Contribuţii la modelarea, proiectarea şi dezvoltarea ...

Universitatea „Lucian Blaga” din Sibiu

Facultatea de Inginerie “Hermann Oberth”

Departamentul de Calculatoare şi Inginerie Electrică

Contribuţii la modelarea, proiectarea şi

dezvoltarea interfeţelor utilizator pentru software educaţional

Teză de doctorat - rezumat

Autor:

Asist. univ. Elena Alina Barb (căs. Pitic)

Conducător ştiinţific

Prof. univ. dr. ing. Boldur Eugen Bărbat

SIBIU, 2012

2

Cuprins

1. Introducere .................................................................................................................................. 5

2. Dezvoltarea cognitivă ................................................................................................................. 7

2.1. Dezvoltarea perceptuală a copilului ................................................................................... 7

2.1.1. Vederea ......................................................................................................................... 7

2.1.2. Abilităţi perceptual-motorii ......................................................................................... 7 2.1.3. Atenţia........................................................................................................................... 7

2.2. Memoria ............................................................................................................................... 7

2.2.1. Memoria de lucru ......................................................................................................... 7

2.2.2. Memoria de lungă durată ............................................................................................. 7 2.3. Reprezentarea simbolică ..................................................................................................... 7

2.4. Rezolvarea problemelor ...................................................................................................... 8

2.4.1. Rolul memoriei............................................................................................................. 8

2.4.2. Aspecte sociale ............................................................................................................. 8 2.5. Limbaj şi modalităţi de exprimare ..................................................................................... 8

2.6. Teorii ale dezvoltării cognitive ........................................................................................... 8

2.6.1. Adaptarea ...................................................................................................................... 9 2.6.2. Factori care afectează dezvoltarea .............................................................................. 9 2.6.3. Etapele de dezvoltare ................................................................................................... 9

2.6.4. Abordări socio-culturale .............................................................................................. 9 2.6.5. Teorii de procesare a informaţiei ................................................................................ 9 2.6.6.Teoriile domeniului privilegiat .................................................................................... 9

2.6.7. Teorii comportamentale ............................................................................................... 9 2.7. Teorii ale inteligenţei .......................................................................................................... 9

2.7.1. Teorii psihometrice ...................................................................................................... 9 2.7.2. Inteligenţe multiple .................................................................................................... 10

2.7.3. Inteligenţa de succes .................................................................................................. 10 3. Cercetări în domeniul experienţei utilizatorului ..................................................................... 11

3.1. Ce reprezintă experienţa utilizatorului? ........................................................................... 11

3.2. Tipuri de clasificare a experienţei utilizatorului.............................................................. 11

3.2.1. Viziunea holistică....................................................................................................... 11 3.2.2. Viziunea hedonică ...................................................................................................... 11 3.2.3. Experienţa utilizatorului – evaluări sumative........................................................... 11

3.2.4. Experienţa utilizatorului – model multidimensional ............................................... 11 3.3. Întrebări deschise ............................................................................................................... 11

4. Principii de design al interfeţelor utilizator pentru copii ....................................................... 13

4.1. Elemente de design vizual ................................................................................................ 13

4.1.1. Icoane .......................................................................................................................... 13 4.1.2. Text ............................................................................................................................. 13 4.1.3. Complexitate vizuală ................................................................................................. 13

4.2. Moduri de interacţiune a copilului cu interfaţa ............................................................... 13

4.2.1. Manipularea directă ................................................................................................... 13

3

4.2.2. Meniuri ....................................................................................................................... 14 4.2.3. Interacţiuni bazate pe text .......................................................................................... 14

4.3. Utilizarea mouse-ului şi a altor dispozitive similare ....................................................... 14

4.3.1. Dispozitive corespunzătoare vârstei ......................................................................... 15 4.3.2. Focalizarea.................................................................................................................. 15

4.3.3. Drag-and-drop versus click-move-click ................................................................... 15 4.3.4. Utilizarea butoanelor mouseului ............................................................................... 16

4.4. Utilizarea sunetului ........................................................................................................... 16

5. Lanţuri Markov ......................................................................................................................... 18

5.1. Definire .............................................................................................................................. 18

5.2. Considerente teoretice ....................................................................................................... 18

5.2.1. Tranziţii ...................................................................................................................... 18 5.2.2 Reductibilitate ............................................................................................................ 18

5.2.3. Periodicitate ................................................................................................................ 18 5.3. Lanţuri Markov cu spaţiul de stări finit şi o serie discretă de timp ................................ 18

5.4. Utilizarea lanţurilor Markov în modelarea interacţiunii utilizator-interfaţă .................. 18

6. Metodologii de proiectare a aplicaţiilor educaţionale ............................................................ 20

6.1. Copiii pe post de utilizatori............................................................................................... 20

6.2. Copiii pe post de testeri..................................................................................................... 20

6.3. Copiii pe post de informatori ............................................................................................ 20

6.4. Copiii pe post de proiectanți ............................................................................................. 21

7. Dezvoltarea de software educaţional cu şi pentru copii. Design participativ. Studii de caz.

........................................................................................................................................................ 22

7.1. Studiu de caz iniţial ........................................................................................................... 22

7.1.1 Setarea studiului .......................................................................................................... 22

7.1.2. Rezultate. Interpretare. .............................................................................................. 23 7.1.3. Concluzii..................................................................................................................... 25

7.2. Aplicaţia “Energie” ........................................................................................................... 26

7.2.1. Studiu iniţial de caz “Energie” .................................................................................. 26 7.2.2. Dezvoltarea aplicaţiei..................................................................................................... 28

7.3. Aplicaţia “Dentist” ............................................................................................................ 31

7.3.1. Dezvoltarea aplicaţiei ................................................................................................ 32

7.4. Aplicaţia “Biblioteca 3D” ................................................................................................. 34

7.4.1. Dezvoltarea aplicației ................................................................................................ 34 7.5. Alte aplicaţii....................................................................................................................... 37

7.5.1. Aplicaţia “motion input” ........................................................................................... 38

7.5.2. Aplicaţia “gaze tracker”............................................................................................. 38 7.6. Concluzii ............................................................................................................................ 40

8. Determinarea stării afective a copiilor .................................................................................... 41

8.1. Metode de evaluare a stării afective ................................................................................. 41

8.2. Affect Grid (AG) .............................................................................................................. 41

8.3. Affect Grid pentru copii (AG-C) ..................................................................................... 41

4

8.4. Utilizarea a două scale liniare (LS) .................................................................................. 42

8.5. Emo-cards (EC) ................................................................................................................ 43

8.6. Selectarea metodei. Rezultate empirice .......................................................................... 43

8.6.1. Metodologia studiului 1 ............................................................................................. 43 8.6.2. Rezultatele studiului 1 ............................................................................................... 43 8.6.3. Metodologia studiului 2 ............................................................................................. 44

8.6.4. Rezultatele studiului 2 ............................................................................................... 45 8.6.5. Concluzii..................................................................................................................... 45

9. Model multidimensional de caracterizare a interacţiunii utilizatorului cu interfaţa

aplicaţiilor software ...................................................................................................................... 46

9.1. Definirea entităţilor ........................................................................................................... 46

9.2. Modele Markov ................................................................................................................. 48

9.2.1. Modelarea după starea emoţională (MSE) ................................................................. 48

9.2.2. Modelarea după starea de oboseală (MSO) ............................................................... 50 9.2.3. Modelarea după paginile atinse (MP)........................................................................ 51 9.2.4. Alte modele Markov .................................................................................................. 53

9.3. Model multidimensional ................................................................................................... 53

9.4. Concluzii ............................................................................................................................ 55

10. Studiu de caz “Biblioteca 3D”. Validarea modelului matematic ........................................ 56

10.1. Descrierea studiului ......................................................................................................... 56

10.2. Obţinerea datelor legate de emoţii/oboseală .................................................................. 58

10.3. Construirea modelelor Markov (Mp, MSE si MSO) ....................................................... 59

10.3.1. Modelul MSE............................................................................................................. 59 10.3.2. Modelul MSO ............................................................................................................ 60

10.3.3. Modelul MP .............................................................................................................. 61 10.3.4. Alte modele Markov ................................................................................................ 65

10.4. Modelul 5-dimensional. Interpretare.............................................................................. 70

10.5. Alte rezultate.................................................................................................................... 73

10.6. 3D versus 2D .................................................................................................................. 76

10.7. Concluzii .......................................................................................................................... 77

11. Concluzii și dezvoltări ulterioare........................................................................................... 78

11.1 Concluzii principale ......................................................................................................... 78

11.2. Dezvoltări ulterioare ....................................................................................................... 78

Bibliografie ................................................................................................................................... 81

Activitate științifică ...................................................................................................................... 92

5

1. Introducere

Obiectivul principal al tezei îl constituie studiul aspectelor de design şi implementare pentru

interfeţe destinate aplicaţiilor pentru copii şi, pe baza unor studii de caz, realizarea unor

modele de descrire a unei sesiuni de utilizarea a acestor aplicații educaționale. Mi-am ales

tema pentru că tot timpul mi-am pus problema cum se poate utiliza tehnologia informației nu

numai pentru a „distra copiii” ci și pentru a-i motiva să învețe, să citească, să devină mai

curioși, să-și recapete apetitul pentru cunoaștere.

Proiectarea și dezvoltarea aplicațiilor educaționale, ca parte integrantă a procesului de eLearning, reprezintă o provocare și o oportunitate în același timp.

În ultimii 20 de ani s-a observat o decădere a calității procesului de învățământ, nu numai la

noi în țară, ci și în alte sisteme educaționale. Se speră că o focalizare a atenției asupra culturii

organizaționale în școală ar putea avea un efect benefic. Cultura digitală trebuie în acest sens să-și aducă și ea contribuția la îmbunătățirea procesului educațional.

Un studiu pe care l-am realizat, pe un eșantion de 395 de copii cu vârste între 6 și 12 ani,

arată că un număr din ce în ce mai mare de copii utilizează tehnologii legate de calculator.

Fiind dată această expunere a copiilor la aceste tehnologii, este imperativ ca aplicațiile

educaționale să fie proiectate într-un mod care să țină cont de abilitățile, interesele și cerințele de dezvoltare ale copiilor.

Lucrarea de față cuprinde o serie de principii de design aplicabile în cazul aplicațiilor

educaționale, principii regăsite în literatura de specialitate și validate prin studii de caz.

Acestea includ principii de design legate de tipuri de interacțiuni între copil și interfața

aplicației educaționale, principii de design vizual și de utilizare a dispozitivelor de intrare

standard. Este prezentată și o încercare de a introduce copiilor un mod de interacțiune cu o interfața bazată pe detecția de forme.

De asemenea, este examinată importanța cercetării dezvoltării cognitive a copiilor, cum ar fi

modul în care aceștia percep, la diferite vârste, limbajul sau reprezentarea simbolică.

Dezvoltarea softurilor educaţionale împreună cu copiii implică o serie de dificultăţi specifice,

iar realizarea unor interfeţe grafice care să fie agreate de către majoritatea copiilor poate

deveni o misiune imposibilă. Voi descrie cum am reuşit să implic copiii în dezvoltarea unor

produse software cu caracter educaţional. Va fi descrisă evoluţia acestor aplicaţii în timp,

accentuând contribuţia copiilor asupra interfeţei utilizator în diferite etape ale proiectării şi a

realizării acestora. Vor fi descrise o serie de studii de caz care au ajutat la culegerea de date utile validarii calității interfețelor utilizator.

Pentru a studia impactul diferitelor tehnologii asupra modului în care copiii interacţionează

cu o aplicaţie educaţională, am decis să realizez trei produse software, fiecare atingând o altă ramură tehnologică (aplicaţie web, aplicație desktop 2D, aplicație desktop 3D).

În completare la partea aplicativă, am realizat un model 5 dimensional care permite

modelarea unei sesiuni de execuție a unei aplicații educaționale. Dimensiunile modelului propus ating:

- Cantitatea continuțului educațional care ajunge la utilizator într-o sesiune de utilizare.

- Eficiența cu care acest conținut ajunge la utilizator.

- O măsură a timpului în care informația ajunge la utilizator.

- Similar, o măsură a acțiunilor intreprinse pentru accesarea conținutului educațional.

6

- O măsură a impactului pe o dimensiune dată de agregarea stării emoționale și a stării de oboseală.

Modelul utilizează lanțuri Markov pentru determinarea eficienței unei sesiuni, respectiv

pentru determinarea unor ponderi empirice care apar în model. Utilizarea modelului permite o clasificare a diferitelor sesiuni de utilizare a aplicației.

Pentru validarea modelului matematic, am realizat un studiu pe una dintre aplicațile

educaționale dezvoltate. Studiul a arătat că modelul propus este valid, acesta permițând o

clasificarea celor 33 de sesiuni utilizator.

Pentru a obține datele legate de starea emoțională a copilului, respectiv cele legate de starea

de oboseală, am realizat un studiu separat. Ca rezultat, am ales și adaptat o metodologie de culegere a acestor date.

Capitolele 2, 3, 5 și 6 cuprind studii bibliografice, capitolul 4 este o combinație de studiu

bibliografic și validări ale rezultatelor sau concluziilor altor cercetători, capitolele 7, 8, 9 și 10 sunt contribuții personale constând în modele, metodologii de proiectare și studii de caz.

Mai departe voi prezenta ideile principale, pe capitole.

Capitolul 2 realizează o introducere în dezvoltarea cognitivă a copilului, în diferite momente

ale dezvoltării sale și din mai multe unghiuri de abordare. Se descrie dezvoltarea perceptuală

a copiilor, memoria, reprezentarea simbolică. O atenție specială este acordată modului în care

copiii rezolvă problemele, limbajului și a modalităților de exprimare. Sunt descrise o serie de

teorii ale dezvoltării cognitive, începând cu clasicele teorii ale lui Piaget și finalizând cu

abordări mai actuale, iar finalul capitolului introducere câteva teorii ale inteligenței.

Capitolul 3 parcurge, pe scurt, cercetările în domeniul experienței utilizatorului.

Capitolul 4 prezintă o serie de principii generale de realizare a interfețelor utilizator pentru

copii, începând cu elementelor de design vizual și terminând cu modul de interacțiune a copiilor cu interfața.

Capitolul 5 cuprinde o serie de considerente teoretice legate de lanțurile Markov, urmate de o

prezentare a utilizării lor în modelarea interacțiunii om-calculator.

Capitolul 6 descrie o metodologie care permite implicarea copiilor ca parteneri în dezvoltarea

de aplicații educaționale. Sunt descrise diverse roluri pe care le pot lua copiii ca parteneri: utilizatori, testeri, informatori sau proiectanți.

Capitolul 7 începe cu un studiu de caz inițial, realizat pe un eșantion de 395 de copii cu

vârstele între 6 și 12 ani. Urmează o descriere a modului în care copiii au reușit să devină

proiectanți sau utilizatori în echipele care au realizat cele trei aplicații educaționale dezvoltate, respectiv descrierea, pe scurt, a două aplicații utilitare și limitările lor.

Capitolul 8 dă o scurtă descriere a patru metode de determinare a stării afective a copiilor și

alegerea, pe baza unor rezultate empirice, a metodei optime pentru a fi utilizată în studiile de caz viitoare.

Capitolul 9 definește formal modelul propus pentru a modela interacțiunea unui utilizator cu

o aplicație educațională. Sunt definite entitățile, modelele Markov și, la sfârșit, modelul 5-

dimensional ce caracterizează o sesiune de utilizare a unei aplicații educaționale.

Capitolul 10 validează modelul propus printr-un studiu de caz pe una dintre aplicațiile educaționale dezvoltate cu copiii.

Capitolul 11 conține concluziile principale și o serie de dezvoltări ulterioare posibile.

7

2. Dezvoltarea cognitivă

Înainte de a realiza o aplicaţie educaţională destinată unui copil de o anumită vârstă, este

necesară o cunoaştere a stadiului de dezvoltare cognitivă a acestuia şi a factorilor care

afectează dezvoltarea intelectuală a copiilor.

2.1. Dezvoltarea perceptuală a copilului

Percepția implică utilizarea simțurilor pentru a construi o reprezentare internă a spațiului

înconjurător și a corpului. Aceste abilități sunt esențiale pentru utilizarea tehnologiilor, și

astfel înţelegerea lor este critică pentru dezvoltatorii de produse software educaţionale. Trebuie să înţelegem modul de dezvoltare a percepţiilor în funcţie de vârsta copilului.

2.1.1. Vederea

2.1.2. Abilităţi perceptual-motorii

2.1.3. Atenţia

Atenția joacă un rol important în îndemânarea motorie, ca și în utilizarea unui computer.

Atenția este selectivă, implicând abilitatea de a filtra stimulii nedoriți, ajutându-ne să ne

concentrăm pe o sarcină. Deși există dovezi a atenției selective din naștere, unele competențe

legate de atenţie nu sunt în totalitate dezvoltate până în momentul când copiii se află în școala

primară. De exemplu copiii nu sunt capabili în căutarea activă a obiectelor până în

începuturile şcolii primare (6-7 ani) (Rao, 2006). Studiile noastre de caz vor implica copiii cu

vârste cuprinse între 6 şi 12 ani, deci ne aşteptăm ca toţi copiii participanţi să nu sufere de probleme majore de atenţie.

2.2. Memoria

2.2.1. Memoria de lucru

Memoria de lucru, de multe ori numită memorie de scurtă durată, poate stoca o informaţie

care poate fi manipulată într-un timp scurt. Ea ajută la coordonarea percepţiei, memoriei de

lungă durată şi acţiunilor.

2.2.2. Memoria de lungă durată

Memoria explicită implică memorii care sunt reamintite conştient şi include memoria

semantică (amintirea faptelor) şi memoria episodică (amintirea evenimentelor). Memoria

implicită ţine informaţia care nu poate fi stocată conştient. De obicei implică informaţii

despre cum să se finalizeze sarcinile şi tinde să se construiască prin repetiţie. Un bun exemplu

în acest sens îl reprezintă abilitatea de a scrie.

2.3. Reprezentarea simbolică

DeLoache a studiat (DeLoache & Smith, 1999) reprezentarea simbolică la copiii mai mici şi a

descoperit că până ajung la vârsta de trei ani, majoritatea copiilor pot înţelege că un simbol

reprezintă ceva diferit, că ceva poate fi un obiect şi un simbol în acelaşi timp, şi că un simbol

poate reprezenta ceva în lumea reală. Pentru a putea utiliza un simbol, copilul trebuie să

potrivească elementele corespunzătoare şi să folosească informaţia de la simbol, pentru a

8

deduce informaţia care o reprezintă. Acestea trebuiesc luate în considerare pentru designul pictogramelor şi alte reprezentări vizuale în tehnologiile pentru copii.

2.4. Rezolvarea problemelor

Copiii din şcoala primară, în etapa operaţiilor concrete din clasificarea lui Piaget, sunt

capabili să deducă fapte având anumite indicaţii, chiar dacă faptele contrazic ceea ce percep

ei în acel moment.

Copiii din şcoala primară țin minte evenimentele trecute când rezolvă probleme şi iau decizii,

aşadar obţin rezultate mai bune (Flavell, Miller, & Miller, 2002). Aceste diferenţe de

dezvoltare sugerează, de exemplu, că modul de prezentare a informaţiei în aplicaţii

educaţionale, trebuie realizată diferit pentru copiii preşcolari şi cei din şcoala primară/gimnazială.

2.4.1. Rolul memoriei

Memoria de lucru şi capacitatea de a prelucra informaţii ajută la rezolvarea problemelor,

ajutând la păstrarea în minte a faptelor şi obiectivelor. În plus, furnizează capacităţi de a

evalua strategii şi soluţii posibile. Experienţa în rezolvarea problemelor ajută la dezvoltarea

expertizei pe măsură ce copiii cresc. Cunoaşterea pe mai multe domenii, îi ajută pe copiii mai

mari să preia mai multe informaţii relevante cu privire la o problemă deosebită, precum şi de

a recunoaşte cele mai bune strategii pentru a rezolva o problemă. Câteva studii arată că copiii

de vârste fragede pot concura cu copiii mai mari sau adulţii, în zonele în care aceştia sunt

experţi

2.4.2. Aspecte sociale

Copiii mai mari şi adulţii joacă un rol important în a preda copiilor cum să rezolve probleme.

(Flavell, Miller, & Miller, 2002). În timp ce, în majoritatea cazurilor, colaborarea între copii

aduce avantaje în sarcinile de rezolvarea problemelor, sunt dovezi, că uneori poate să intervină in calea învaţării (Rogoff, 1998).

2.5. Limbaj şi modalităţi de exprimare

Creierul uman pare să fie cel mai adaptat învăţării limbilor la începutul vieţii. Un exemplu în

acest sens vine de la învăţarea unei a doua limbi străine. Aceasta este mult mai uşoară pentru

copiii cei mai mici, această abilitate fiind în scădere pe măsură ce copiii cresc, fără nici un avantaj pe măsură ce copiii ajung la adolescenţă (Johnson & Newport, 1989).

Nu am găsit nici un studiu pentru copii din Romania, dar, din observaţiile personale strânse în

urma efectuării a diferite studii de caz, bazate pe chestionare, cu copii cu vârste cuprinse

între 6 şi 12 ani (începând cu a doua jumătate a clasei 1-a):

- Toţi copiii au reuşit să citească întrebările din chestionare.

- Au fost o serie de întrebări legate de sensul întrebărilor.

- Toţi copiii au reuşit să răspundă în scris la întrebări (eventual cu unele greşeli

minore).

2.6. Teorii ale dezvoltării cognitive

Jean Piaget a fost fără îndoială unul dintre cei mai mari experţi în evoluţia copilului de lungul

secolului al 20-lea. Munca sa a avut şi continuă să aibă o influenţă semnificativă în psihologia

9

dezvoltării cognitive şi în cercetarea educaţională. Opiniile sale privind modul în care copiii

învaţă au afectat de asemenea domeniul de cercetarea a proiectării interactive cu copiii. În

secţiunile următoare am subliniat câteva aspecte ale muncii lui Piaget.

2.6.1. Adaptarea

2.6.2. Factori care afectează dezvoltarea

Piaget cita patru factori majori care afectează dezvoltarea:

- Maturizarea.

- Experienţa.

- Aspectele sociale.

- Emoţiile.

Toate cele patru au un impact direct asupra modului în care tehnologiile pentru copii ar trebui

să fie proiectate.

2.6.3. Etapele de dezvoltare

Piaget propuse o separare pe vârste pentru fiecare din aceste etape dar, de asemenea, a

recunoscut că fiecare copil va trece prin aceste etape cu un altfel de ritm şi astfel, vor atinge

etapele la intervale diferite diferite (Piaget, 1973), (J. & Inhelder). Piaget a propus patru etape:

- etapa senzorio-motorie (0-2 ani),

- etapa preoperaţională (2-7 ani),

- etapa operaţiilor bloc (7-11 ani) şi

- etapa dezvoltării formale (11-16 ani).

2.6.4. Abordări socio-culturale

2.6.5. Teorii de procesare a informaţiei

2.6.6.Teoriile domeniului privilegiat

2.6.7. Teorii comportamentale

2.7. Teorii ale inteligenţei

Unele dintre controversele cu lucrările lui Piaget au de a face cu accentul pus de acesta asupra

gândirii logic-analitice ca fiind cea mai înaltă formă de inteligenţă. Într-un cadru de

învăţământ în care este acordată o importanţă crescândă testării şi evaluărilor cantitative

pentru a demonstra eficacitatea educaţională a tehnologiilor, este important să se ţină cont de teoriile importante ale inteligenţei.

2.7.1. Teorii psihometrice

Teoriile psihometrice fac uz de teste pentru a evalua şi anticipa inteligenţa persoanelor fizice,

inclusiv a copiilor. Aceste teorii variază ca număr de factori consideraţi că influenţează inteligenţa.

10

2.7.2. Inteligenţe multiple

Gardner şi Moran (Gardner & Moran, 2006) au propus ca mai multe tipuri de

inteligenţe, oarecum independente, dar totuşi interacţionând între ele, pot oferi un mod util

pentru a înţelege abilităţile cognitive umane. Ei propun opt inteligenţe specifice, fiecare cu un

accent pe diferite tipuri de informaţii:

- lingvistică,

- logico-matematică,

- muzicală,

- spaţială,

- corporală kinestezică,

- naturalistă (distincţia între obiectele naturale şi cele create de mana omului),

- interpersonală,

- intrapersonală.

2.7.3. Inteligenţa de succes

Sternberg (Sternberg, 2003) propune conceptul de inteligenţă de succes, ca fiind abilitatea

unui individ de a reuşi în viaţă, având în vedere obiectivele unui individ într-un context socio-

cultural dat. El susţine că oamenii obţin succesul prin adaptarea, modelarea, şi selectarea mediilor.

11

3. Cercetări în domeniul experienţei utilizatorului

3.1. Ce reprezintă experienţa utilizatorului?

Termenul experienţa utilizatorului (User Experience - UX) a apărut ca o expresie generică a

noilor moduri de a înțelege și studia produsele software interactive, din punctul de vedere al

calității utilizării lor. Cercetarea în acest domeniu a început în prima parte a anilor 2000 iar

primii termeni folosiți pentru a descrie domeniul au fost:

- „produse plăcute” (Jordan, 2002)

- „calitate hedonică” (Hassenzahl, Platz, Burmester, & Lehner, 2000)

- „ingineria bucuriei” (Hassenzahl, Beu, & Burmester, 2001)

3.2. Tipuri de clasificare a experienţei utilizatorului

3.2.1. Viziunea holistică

Domeniul UX impune o viziune holistică asupra interacțiunii dintre utilizatori și produsele interactive.

3.2.2. Viziunea hedonică

Este propusă o focalizare pe elementele pozitive ale interacțiunii, în special pe aspectele

hedonice, non-instrumentale.

Termenul de non-instrumental se referă de obicei la calități ce nu țin de task-uri, care

împlinesc nevoi generale umane (Hassenzahl, Beu, & Burmester, 2001), contrastând cu

aspectele instrumentale, unde realizarea de task-uri este scopul principal (Hertzum, 2010).

Aspectele non-instrumentale includ, dar nu se rezuma la:

- estetica vizuală (Hartmann, Sutcliffe, & Angeli, 2008), (Moshagen & Thielsch,

2010), (Tuch, Bargas-Avila, & Opwis, 2010) ;

- frumusețea (Hassenzahl, 2004) ;

- bucuria utilizării (Hertzum, 2010) ;

- stimularea, creșterea personală sau surpriza (Hassenzahl & Tractinsky, 2006) .

3.2.3. Experienţa utilizatorului – evaluări sumative

3.2.4. Experienţa utilizatorului – model multidimensional

Domeniul experienţei utilizatorului privește și modelează calitatea produselor interactive ca

fiind multidimensională. Cercetarea nu se focalizează exclusiv pe valoarea unui produs în

completarea de task-uri; se concentrează de asemenea pe valoarea simbolică și estetică (Mahlke, 2007 ), (van Schaik & Ling, 2008).

3.3. Întrebări deschise

Domeniul experienţei utilizatorului presupune că este nevoie de noi metode și abordări pentru

designul și evaluarea experienței. În sisteme interactive provocarea este de a înțelege

12

influența pe care experiențele și răspunsurile emoționale le au asupra celorlalți, precum și

imaginea de ansamblu. Răspunsurile emoționale sunt greu de înțeles, și cu atât mai greu de

clasificat.

În ciuda progresului în înțelegerea utilizării produselor interactive, mișcarea experienţei utilizatorului a ridicat și mai multe întrebări, în special în legătură cu:

- produsele folosite în cercetarea experienţei utilizatorului,

- dimensiunile experienței care sunt relevante pentru experienţa utilizatorului și

- metodologia care trebuie folosită.

13

4. Principii de design al interfeţelor utilizator pentru copii

În ciuda faptului ca aria design-ului interactiv şi copii este relativ recentă, sunt câteva

principii de bază ale design-ului pe care cercetătorii le-au dat naştere în decursul timpului. Cu

certitudine majoritatea principiilor de bază pe care fondatorii cercetării interacţiunii om-

calculator le-au creat, precum Norman şi Shneinderman, se aplică şi în cazul copiilor

(Shneiderman B. , 1987), (Norman, 1998). În (Hourcade, 2007) găsim o descriere a acelor

principii care sunt cele mai importante pentru copii şi care au fost validate prin date empirice.

4.1. Elemente de design vizual

4.1.1. Icoane

4.1.2. Text

4.1.3. Complexitate vizuală

În studiile mele, unde copiii au fost parteneri de design, am remarcat o scădere a

complexităţii vizuale ale interfeţelor, de la o iteraţie la alta. Au fost practic scoase toate

elementele de interfaţă care nu sunt strict necesare, cum ar fi validările de tip pop-up,

animaţiile şi opţiunile care permit personalizarea aplicaţiei/interfeţei (schimbarea fundalului, posibilitatea schimbării utilizatorului etc.).

Figura 4.1 – Varianta finală a interfeţei aplicaţiei „Dentist”

În final avem o interfaţă minimală, care, deşi nu oferă o gamă largă de opţiuni, este agreată de către copii.

4.2. Moduri de interacţiune a copilului cu interfaţa

4.2.1. Manipularea directă

Shneiderman menţionează trei idei care stau în spatele conceptului de manipulare directă:

vizibilitatea obiectelor şi acţiunilor ce prezintă interes; acţiuni rapide, reversibile, graduale; şi

o înlocuire a comenzilor scrise prin indicarea acţiunilor şi obiectelor de interes (Shneiderman

& Plaisant, 2004). În prezent, majoritatea soft-urilor pentru copii tind să urmeze ideile ce stau

în spatele manipulării directe. Singura idee care nu este prea urmată în softurile pentru adulţi şi copii este crearea acţiunilor rapide, reversibile şi graduale.

14

4.2.2. Meniuri

În sensul cel mai larg, în cadrul soft-ului, copiii explorează meniuri (i.e seturi de alegeri) în

permanenţă. Problemele apar atunci când aceste opţiuni ale meniurilor nu sunt imediat vizibile şi sunt aranjate în tot felul de structuri interactive.

În aplicaţia „Energie”, am utilizat un sistem de meniuri, copiii alegând o serie de opţiuni

dintr-un meniu organizat ierarhic:

Interactiv Lectii

L 1 L 2 ...

Teste

Figura 4.2 – Meniu organizat ierarhic din aplicaţia „Energie” (model parţial)

Câteva din observaţiile mele pe această aplicaţie, prin urmărirea copiilor între şapte şi

doisprezece ani au fost că:

- la fiecare pas trebuie oferită posibilitatea revenirii la meniul de bază ;

- copiii se pierd pe o „adâncime” a meniului mai mare de trei;

- copiii nu au accesat meniul „clasic”, de tip text.

4.2.3. Interacţiuni bazate pe text

Textul poate la rândul său creea probleme în cazul în care copiii au nevoie să interacţioneze

cu calculatorul prin scris, dacă copiii nu ştiu să scrie, acest lucru poate să încetinească

semnificativ interacţiunile şi să conducă la frustrare.

4.3. Utilizarea mouse-ului şi a altor dispozitive similare

Utilizarea mouse-ului reprezintă o competenţă foarte valoroasă.

La începutul perioadei de cercetare (2009), am creat două aplicaţii care permiteau copiilor

între şapte şi nouă ani să exerseze interacţiunea cu interfaţa utilizator prin:

- Left-click.

- Right click.

- Dublu click.

- Drag-and-drop.

Copiii au utilizat mouse-ul sau touch-pad pentru a executa acţiuni. Acţiunile nu au fost făcute

publice, copiii trebuind să descopere care dintre acţiuni au efect pentru fiecare categorie de culoare pentru prima aplicaţie, respectiv categorii de obiecte (smiley, fluturi, iepure).

15

Figura 4.3 – Aplicaţii de testare a abilităţilor de lucrul cu mouse-ul

Concluziile mele, după lucrul cu 32 de copii pe aceste aplicaţii se pot rezuma la următoarele

două observaţii:

- 96% din copii preferă mouse-ul faţă de touch-pad.

- Dificultatea majoră o au cu double-click.

4.3.1. Dispozitive corespunzătoare vârstei

În mare parte, primele cercetări privind copiii şi dispozitivele de intrare au fost concentrate pe

identificarea celui mai corespunzător dispozitiv de intrare pentru copii. Mouse-ul a fost

câştigătorul celor mai multe studii, prin comparaţie cu o varietate de dispozitive precum trackballs, joysticks şi tastaturi (Revelle & Strommen, 1990).

Un test realizat pe un eşantion mic de copii (doi copii de şapte ani şi doi copii de opt ani), în

2009, pe cele două aplicaţii prezentate în Figura 4.3 ne-au arătat că, după un entuziasm

iniţial faţă de interfaţa tactilă, după un timp toţi copiii au trecut la mouse. Cei patru copii participanţi cunoşteau manipularea mouse-ului înainte de utilizarea ecranului tactil.

4.3.2. Focalizarea

În (Hourcade J. P., 2007) este descris un caz concret de utilizare a unui software de către

copiii între şapte şi unsprezece ani. Copiii care au încercat să utilizeze soft-ul au fost foarte

frustraţi în privinţa icoanelor de mărime redusă, deoarece nu puteau efectiv să dea click.

Experienţele conduse de mine pe cei 32 de copii (6-8 ani), în 2009, duc la rezultate (relativ) diferite:

- Mărimea iconuri-lor a încetat să fie o problemă după două luni de lucru în 93% din

cazuri.

- Click „în stilul mitralieră”, deşi prezent în 50% din cazuri la prima întâlnire, a

dispărut în două luni.

4.3.3. Drag-and-drop versus click-move-click

Nu am realizat nici un studiu în acest scop, toţi copiii cu care am lucrat au devenit

cunoscători ai operaţiei drag-and-drop în maxim două luni de la începutul studiului. Un

posibil motiv ar putea fi media de vârstă a copiilor, mai ridicată faţă de cele în care se indica

operaţia click-move-click ca fiind recomandată.

16

4.3.4. Utilizarea butoanelor mouseului

În studiul meu pe aplicaţia “Biblioteca 3D”, copiii au fost învăţaţi că accesul către zonele

utile ale aplicaţiei se face utilizând click cu mouse-ul, fără a se specifica Left click sau Right click. Din totalul de 47 de copii participanţi am obţinut următoarele rezultate:

Figura 4.5 – Câţi copii au utilizat doar left-click / ambele variante de click

Am observat că doar trei copii au încercat Right click, iar din cei trei doar unul a continuat să

încerce Right-click după ce a remarcat ca acesta nu funcţionează (în aplicaţie doar Left-click

a fost mapat de o acţiune). Din totalul de click-uri executate de toţi participanţii la studiu, avem:

Figura 4.6 – Numărul total de Left-clicks şi Right-clicks

4.4. Utilizarea sunetului

Nu am prea găsit cercetări în utilizarea interfeţelor cu sunet concepute pentru copii. În (Mann,

Newhouse, Pagram, Campbell, & Schulz) s-a realizat o comparaţie, la copiii în vârstă de

doisprezece ani, între cei care au ascultat informaţia în format multimedia şi cei care au avut

acceaşi informaţie în format text. Jacko (Jacko) a studiat capacitatea de identificare a icoanelor auditive de către copii.

În studiile noastre, cinci copii au fost trataţi ca parteneri la realizarea design-ului aplicaţiilor

„Biblioteca 3D”, „Dentist” şi „Energie”. Împreună cu ei s-a hotărât introducerea de suport

sunet pe două din cele trei aplicaţii. Un rezultat interesant a fost obţinut pe un eţantion de 29 de copii care au utilizat aplicaţia „Energie”.

Observăm un interes scăzut pentru zonele de aplicaţie care conţin doar text, indiferent de

informaţia conţinută, interes care scade în continuare la apariţia unor noi lecţii de tip text.

Ultima lecţie conţine în grafic, ceea ce a readus atenţia unora dintre copii.

0

10

20

30

40

50

Doar left-click Combinat

0

50

100

150

200

Left-click Right-click

17

Figura 4.7 – Numărul de copii care au ascultat întreaga lecţie povestită / cei care au

citit lecţiile în format text

0

5

10

15

20

25

30

18

5. Lanţuri Markov

5.1. Definire

5.2. Considerente teoretice

5.2.1. Tranziţii

5.2.2 Reductibilitate

5.2.3. Periodicitate

5.2.4. Recurenţa şi media recurenţei în timp

5.3. Lanţuri Markov cu spaţiul de stări finit şi o serie discretă de timp

5.4. Utilizarea lanţurilor Markov în modelarea interacţiunii utilizator-interfaţă

În literatura de specialitate, lanţurile Markov se regăsesc într-o serie de studii, mai ales în

modelarea comportamentului utilizatorilorde pagini web. Câteva studii utilizează lanţurile

Markov pentru a predicţiona următoarea acţiune a utilizatorului, dintr-o secvenţă de acţiuni

(Montgomery, et al. 2003), (Sarukkai 2000). În (Baeza-Yates, et al. 2005) lanţul Markov este

utilizat pentru a modela interacţiunea dintre numărul de click-uri şi numărul de cereri de

căutare, respectiv este studiată distribuţia în timp a tranziţiilor dintre stări. Similar, în

(Kammenhuber, et al. 2006) lanţurile Markov sunt utilizate pentru a modela legătura dintre

click-uri şi paginile vizitate. O interesantă concluzie a ultimelor două studii menţionate este

cea că utilizatorii care caută ceva pe o pagină de căutare preferă întrebări scurte, urmate de rafinări succesive a rezultatelor pentru obţinerea rezultatelor relevante.

În general, se încearcă modelarea plecând de la date de navigare obţinute de pe servere.

Marea problemă este cea de a descoperi scheme de navigare. Pentru a realiza asta, în (Chen,

et al. 2002) se presupune ca utilizatorul va alege următoarea pagină, determinat de ultimele

pagini vizitate şi concluzionează cât de bine predicţionează modelul Markov acest

comportament.

Studii similare iau în considerare secvenţe mai lungi de cereri pentru a predicţiona

comportamentul utilizatorului (Pitkow, et al. 2002) sau introduc modele complexe de

modelare a comportamentului utilizatorului prin utilizarea laţurilor Markov cu strat ascuns

(Ypma and Heskes 2003).

În (Deshpande and Karypis 2001) este propusă soluţia selectării a diferitelor părţi a unor

modele Markov de ordin diferit, cu scopul de a reduce complexitatea şi de a creşte acurateţea predicţiei.

Cercetări mai recente se focalizează pe modelarea interacţiunii utilizatorului cu interfeţele

dispozitivelor mobile (Bonto-Kane 2007) şi utilizează, de asemenea lanţuri Markov pentru modelarea acesteia.

19

O serie de cercetări în legătură cu aplicaţii eHealth modelează, de asemenea comportamentul utilizator-aplicaţie folosind lanţuri Markov (Yang, et al. 2010), (Elghazel, et al. 2007).

În modelul propus de mine, voi utiliza lanţurile Markov pentru a modela:

- Starea de fericite a unui utilizator, în diferite momente a utilizării unei aplicaţii

educaţionale (MSE).

- Starea de oboseală a utilizatorului, în momente de timp identice cu modelul anterior

(MSO).

- Paginile (secţiunile) din aplicaţia educaţionale atinse (MP).

În plus, voi defini modele hibrid, în care starea este definită de combinaţii de stări din modelele MSE, MSo şi MP.

20

6. Metodologii de proiectare a aplicaţiilor educaţionale

În cele ce urmează este prezentată o imagine de ansamblu a diferitelor moduri prin care copiii

pot participa la procesul de proiectare, acordându-se o atenție deosebită tehniciilor prin care

copiii pot participa în calitate de parteneri de proiectare.

În studiile diferitelor moduri prin care copiii au participat la proiectarea tehnologiilor, Druin

(Druin, 2002) a dezvoltat o metodă de clasificare. Druin spune că copiii pot participa la procesul de proiectare în calitate de utilizatori, testeri, informatori sau parteneri de proiectare.

6.1. Copiii pe post de utilizatori

Participarea copiilor în calitate de utilizatori are loc adesea la începutul sau la sfârșitul

procesului de proiectare. Etnografiile sunt un exemplu de tip de activități care pot apărea

atunci când copiii participă în calitate de utilizatori. Aceste activități implică adeseori

observații. La începutul procesului de proiectare, ele pot ajuta la evaluarea intereselor

copiilor, a activităților lor curente și a modului în care aceștia utilizează în mod curent

tehnologia. La sfârșitul procesului de proiectare ele pot oferi o înțelegere a modului în care

tehnologia care a fost dezvoltată şi afectează viețile copiilor, și cum, sau ce învață. De

exemplu, copiii ar putea fi testați pe un subiect academic înainte și după utilizarea unei

tehnologii educaționale pentru a evalua eficacitatea acesteia. Principalul dezavantaj al acestei

abordări este că, copiii nu afectează în mod direct proiectarea tehnologiei, deoarece este astfel

proiectat încât nu asigură un feed-back până când lucrul nu este finalizat. Astfel, în timp ce

participarea copiilor în calitate de utilizatori este posibil să fie utilă, atunci când sunt utilizate

de către ei înșiși ar putea crește semnificativ șansele dezvoltătii unei tehnologii care nu va servi nevoilor copiilor sau care să ia în considerare abilitățiile lor.

6.2. Copiii pe post de testeri

Probabil cel mai comun mod în care copiii participă la procesul de proiectare în ambele

proiecte de cercetare și punere în practică este acela de testeri. În acest rol copiii testează

produse concurente, prototipuri și produse finale în așa fel încât proiectanții și dezvoltatorii

pot obține un feedback cu privire la proiectele lor precum și informaţii valoroase pentru a

dezvolta o tehnologie competitivă. Testarea funcționează foarte bine prin metodologii de

proiectare iterative cu care cei mai mulți cercetători și practicanți sunt de acord deoarece

acestea le oferă avantaje peste metodologiile tradiționale ”în cascadă”. Desigur găsirea

problemelor în proiecte cât mai curând posibil poate reduce semnificativ costurile și

îmbunătăți calitatea tehnologiilor indiferent de populația căreia tehnologia se adresează.

Testarea poate include tehnici care sunt, de asemenea, utilizate pentru adulți inclusiv teste de

utilizare, de tip îndrumare echivalenţă, Vrăjitorul din Oz, și intervenție activă. În timp ce

copiii participanți ca testeri pot parcurge un drum lung spre dezvoltarea unor tehnologii de

calitate, abordarea încă nu oferă copiilor o decizie în procesul de proiectare. Toate decizile de

proiectare sunt luate încă de către adulți care s-ar putea să nu își mai aducă aminte modul în

care gândesc copiii.

6.3. Copiii pe post de informatori

Următorul pas în implicarea copiilor este acela de participanți pe post de informatori.

Conceptul de copii participanți ca informatori provine din activitățile de cercetare efectuate

21

de Scaife et. al.(Scaife, Rogers, Aldrich, & Davies , 1997). În acest rol, copiii fac schimburi

de idei și opinii cu echipa de proiectare acționând în calitate de consultanți în punctele cheie

din procesul de dezvoltare și proiectare. Acest rol asigură un compromis care permite copiilor

să contribuie cu ideile lor la procesul de proiectare și în același timp este suficient de flexibil

pentru că acesta funcționează pentru proiecte pe termen scurt sau pentru proiecte care

necesită o schimbare de direcție rapidă. Copiii pot participa la acest rol, prin interviuri,

chestionare, grupuri de concentrare și alte activități similare. În (Antle, 2004)s-a propus

crearea de profile de utilizatori pentru a se ține seama de caracteristicile informatorului copil

atunci când acesta nu este disponibil.

6.4. Copiii pe post de proiectanți

În clasificarea lui Druin, cel mai înalt nivel de implicare în procesul de proiectare al copiilor

este atunci când aceștia se alătură în calitate de parteneri de proiectare. Ideea acestui rol este

că și copiii să fie parteneri cu drepturi egale în echipa de proiectare. Aceasta nu înseamnă că,

copiii spun adulților ce să facă, mai degrabă ei aduc idei de proiectare care provin din

colaborarea dintre adulți și copii. În cercetarea lui Druin de la Universitatea New Mexico și

Universitatea din Maryland au avut loc parteneriate de proiectare care au implicat colaborarea

cercetătorilor academicieni cu grupuri de șase pănă la opt copii. Cercetătorii se întâlneau cu

copiii de două ori pe săptămână de-alungul unui an școlar într-un laborator de cercetare. În

loc să lucreze la câte un proiect la un moment dat, grupul de copiii a fost implicat adesea în

mai multe proiecte, care să le permită să observe progresul și să descopere ceva nou de

fiecare dată când se întâlneau cu cercetătorii adulți.

Druin a adaptat și dezvoltat un set de tehnici de lucru cu partenerii de proiectare copii și a

numit această anchetă de cooperare (Druin, 1999) (Druin, 2002). Tehnicile folosite în cadrul anchetei de cooperare sunt:

- introducerea în tehnologii,

- ancheta contextuală și - proiectarea participativă.

Introducerea în tehnologie este folosită pentru a introduce și expune copiii și eventual unii

adulți parteneri de proiectare în capacitățile și posibilitățile unei anumite tehnologii. Este de

asemenea util, ca o modalitate de înțelegere, cât de bine poate servi o anumită tehnologie

nevoilor și abilitățiilor copiilor. Introducerea în tehnologie tinde să fie mai utilă la începutul proiectelor.

Ancheta contextuală ce îi implică pe copii și pe cercetătorii adulți prin a se observa unii pe

ceilalți asupra unei tehnologii. În aceste sesiuni, copiii şi adulții ajung să își exprime opiniile

lor despre ceea ce funcționează bine și ceea ce nu, și despre ce ar dori ei să schimbe în ceea

ce privește tehnologia. Acest lucru poate să conducă la discuții utile în echipa de proiectare

care pot furniza feed-back-ul cu privire la tehnologiile concurente, precum și pe prototipuri de tehnologii în curs de dezvoltare.

În sesiunile de proiectare participative copiii și adulții contribuie la dezvoltarea prototipurilor

de tehnologii de joasă fidelitate. La începutul procesului de proiectare, sau dacă proiectează

ceva cu atribute fizice, ei pot utiliza o varietate de bunuri de artă cum ar fi: hârtie, markere,

carton, cutii, șosete și fire. În cazul proiectării unei aplicații folosite pe un computer ei s-ar

putea concentra mai târziu pe schițe pe panouri de hârtie. Ședințele de proiectare sunt utile

deoarece produc idei de proiectare de la începutul procesului și pot aduce caracteristici noi care pot fi adăugate, sau soluții noi care trebuiesc dezvoltate.

22

7. Dezvoltarea de software educaţional cu şi pentru copii.

Design participativ. Studii de caz.

În acest capitol voi descrie cum am reuşit să implic copiii în dezvoltarea unor produse

software cu caracter educaţional. Va fi descrisă evoluţia acestor aplicaţii în timp, accentuând

contribuţia copiilor asupra interfeţei utilizator în diferite etape ale proiectării şi a realizării

acestora. Vor fi descrise o serie de studii de caz care au ajutat la culegerea de date utile

scopului meu.

Copiii pot avea diferite roluri în cadrul unei echipe care realizează aplicaţii software. Aceste roluri se includ unele pe altele, ca în figura 7.1 (Druin, 1999), (Druin, 2002).

PROIECTANT

INFORMATOR

TESTERUTILIZATOR

Figura 7.1 –Roluri ale copiilor în echipe de dezvoltare de aplicaţii educaţionale

În proiectele mele rolurile copilor s-au rezumat la cel de utilizator şi cel de proiectant

Pentru a studia impactul diferitelor tehnologii asupra modului în care copiii interacţionează

cu o aplicaţie educaţională, am decis să realizez trei produse software, fiecare atingând o altă ramură tehnologică, adică să am:

1. Aplicaţie web (accesibilă dintr-un browser).

2. Aplicaţie desktop 2D.

3. Aplicaţie desktop 3D.

Conţinutul educaţional al acestor aplicaţii educaţionale a fost ales înainte de a începe lucrul

cu copiii şi cuprind arii diferite ale software-ului educaţional.

7.1. Studiu de caz iniţial

Dezvoltarea softurilor educaţionale împreună cu copiii implică o serie de dificultăţi specifice,

iar realizarea unor interfeţe grafice care să fie agreate de către majoritatea copiilor poate

deveni o misiune imposibilă. Discuţii directe cu copiii m-au făcut să înţeleg că o serie dintre

presupunerile pe care le putem face ca adulţi s-ar putea să nu fie adevărate. În acest context,

în anul 2009, am început un studiu cu copii cu vârste cuprinse între 7 şi 12 ani.

7.1.1 Setarea studiului

Metodologie

- Copiilor li s-a prezentat chestionarul în cadrul orelor de educaţie civică/dirigenţie.

23

- Evaluatorul în prezenţa învăţătorului/dirigintelui prezintă clasei chestionarul şi îl

împarte în clasă (5 minute).

- Copiii completează chestionarul (maxim 60 minute).

- La clasele mici (grupă de vârstă 6-8 ani) copiii au fost ajutaţi la citit şi li s-a răspuns la

întrebări.

- Chestionarele sunt preluate de învăţător/diriginte/evaluator.

7.1.2. Rezultate. Interpretare.

După cum mă aşteptam, un număr mare de copii au calculator acasă (figura 7.1.1).

Aveţi calculator?

Frecvență Procent

da 373 94,4

nu 22 5,6

Total 395 100,0

Figura 7.7.1 – Numărul de copii deţinători ai unui calculator

Interesant de observat, pe lângă numărul mare de copii cu acces la calculator este, cum este utilizat acesta (figura 7.1.2)

Ce faci pe calculator?

Frecvență Procent

Caut informaţii despre şcoală

89 22,5

Mă joc 166 42,0

Comunic cu prietenii

73 18,5

Citesc noutăţi 39 9,9

Vizionez filme 17 4,3

Altele 11 2,8

Total 395 100,0

Figura 7.1.2 – Câţi copii au citit cărţi pe calculator

O concluzie (de altfel previzibilă) este cea a raportului dintre scopul recreativ şi cel educativ

este în favoarea primului. Cu toate acestea, 72% dintre copii au răspuns pozitiv la întrebarea “Te-ai jucat vreun joc pe calculator care te-a învăţat lucruri utile pentru şcoală?”.

De remarcat şi procentul ridicat (18%) al celor care utilizează calculatorul pentru comunicare

cu prietenii, surprinzător (poate) la aceste vârste. Îngrijorător este faptul ca doar 20,3% au

citit cărţi în format electronic.

Un procent de 83% dintre copii accesează internetul, 44% dintre ei în fiecare zi (figura 7.1.3).

da, 373

nu, 22

0

200

400

da nu

Caut informaţii

despre şcoală 23%

Mă joc 42%

Comunic cu

prietenii 18%

Citesc noutăţi

10%

Vizionez filme 4%

Altele 3%

24

Cât de des

accesezi

internetul

Frecvență

Procent

zilnic 172 43,5

la două zile 73 18,5

de doiuă ori pe săptămână

83 21,0

nu îl folosesc 67 17,0

Total 395 100,0

Figura 7.1.3 – Cât de des utilizeaza copii internetul?

Întrebările cu răspuns liber au fost interpretate şi introduse într-o mulţime limitată de

categorii. Un exemplu este întrebarea “Ce cauţi pe internet?”. Diversele răspunsuri s-au

evidenţiat, sub diferite forme de exprimare, în doar cinci categorii. Rezultatele se observă în figura 7.1.4.

Ce cauţi pe

internet Frecvență Procent

jocuri 177 44,8

explicaţii termeni

necunoscuţi 38 9,6

informaţii 108 27,3

muzică 47 11,9

filme 25 6,3

Total 395 100,0

Figura 7.1.4 – Răspunsul la întrebarea “Ce cauţi pe internet?”

Din nou, raportul dintre scopul recreativ şi cel educativ este clar în favoarea primului.

Influenţa tehnologiilor informaţionale asupra copiilor se manifestă prin numărul tot mai

ridicat de ore pe care acestia îl petrec în faţa calculatorului (Figura 7.8). Două treimi dintre

cei chestionaţi îşi petrec sub două ore în faţa calculatorului şi relativ puţini par să treacă de bariera dependenţei de calculator.

Timp Frecvență Procent

până la o oră 155 39,2

1 - 2 h 97 24,6

2 - 3 h 69 17,5

3 - 4 h 31 7,8

4 - 5 h 17 4,3

5 - 6 h 11 2,8

peste 6 h 15 3,8

Total 395 100,0

Figura 7.8 – Numărul de ore petrecut în faţa calculatorului

zilnic 44%

la două zile 18%

de 2 ori pe

săptămână …

nu îl foloses

c 17%

jocuri 45%

explicaţii

termeni …

informaţii

27%

muzică 12%

filme 6%

până la o ora 39%

1 - 2 h 25%

2 - 3 h 17%

3 - 4 h 8%

4 - 5 h 4%

5 - 6 h 3%

peste 6 h 4%

25

Am presupus ca o posibilă explicaţie este vârsta copiilor, cei din grupa de vârstă 7 -10 fiind

încă în clasele primare, unde influenţa părinţilor şi a educatorilor este mai puternică în

comparaţie cu clasele gimnaziale. Presupunearea este validată în Figura 7.9, unde vedem dacă numărul de ore petrecut în faţa calculatorului este corelat cu vârsta.

Aşa cum mă aşteptam, observăm o tendinţă crescătoare a celor care petrec peste 3-4 ore la calculator o dată cu depăşirea vârstei de 10 ani.

Figura 7.9 – Relaţia dintre vârstă şi numărul de ore petrecut în faţa calculatorului

Următoarele rezultate validează concluzia că avem în calculator un candidat important care

“atentează” la timpul copiilor (figura 7.10), remarcând o creştere semnificativă o dată cu vârsta.

Figura 7.10 – Relaţia dintre vârsta şi modul de petrecere a timpului liber

7.1.3. Concluzii

O listă a celor mai utile concluzii din acest studiu iniţial, în primul rând în contextul

impactului asupra cum vom dori să lucrăm cu copiii pentru realizarea aplicaţiilor educaţionale:

Observaţii ale studiului Concluzii

Numărul de ore petrecut în faţa calculatorului Utilizarea calculatorului în scop educaţional

26

creşte o dată cu vârsta trebuie să crească

Chiar dacă calculatorul este pe locul doi în

cadrul activităţilor extracuriculare, acesta ocupă un rol important

Utilizarea calculatorului în scop educaţional trebuie să crească

Copiii preferă jocurile şi accesarea conţinutului multimedia

Aplicaţiile educaţionale ar trebui să conţină astfel de elemente atractive

Numărul de copii care accesează internetul este mare

Aplicaţiile educaţionale accesibile pe internet pot avea un impact mare

Puţini copii au citit cărti pe calculator Interesul către informaţii în format text este

scăzut

Mulţi copii s-au jucat jocuri educaţionale Învăţarea prin joc şi descoperire trebuie să fie o prioritate

7.2. Aplicaţia “Energie”

Această aplicaţie îşi începe istoria în luna februarie a anului 2010. După cum am specificat,

am dorit să realizez o aplicaţie web educaţională. Tematica a fost aleasă ca fiind

“ADAPTIVE WEB APPLICATION FOR CITIZENS‟ EDUCATION - TEACHING

CHILDREN THE VALUE OF ELECTRICAL ENERGY” (Moisil I. , Dzitac, Popper, &

Pitic, 2010). O succesiune a celor mai importante modificări la care a fost supusă aplicaţia şi interfaţa acesteia este dată în figura 7.2.1, etape care vor fi descrise în secţiunile următoare.

34

ian ‘10 oct ‘11

29

V 1.0 V 1.5V 1.2

5

Sedinte de proiectare

4 5 4

Sedinte utilizator

V 1.1

mar ‘10 mai ’10 iun ‘10

Figura 7.2.1 – Versiunile aplicaţiei “Energie”

7.2.1. Studiu iniţial de caz “Energie”

Acest studiu a fost realizat în aceaşi perioadă de timp cu cel prezentat în 7.1 dar pe un

eşantion de 276 de persoane. Chestionarul prezentat copiilor este cel din figura 7.2.2, iar

27

rezultatele parţiale ale acestuia au fost utilizate ca punct de start. Au fost utilizate rezultate

intermediare deoarece studiul a continuat şi după momentul începerii lucrului la aplicaţia

educaţională “Energie”. Chestionarul este format din trei întrebări cu răspuns liber.

Metodologie

- Copiilor li s-a prezentat chestionarul în cadrul orelor de educaţie civică/dirigenţie.

- Evaluatorul în prezenţa învăţătorului/dirigintelui prezintă clasei chestionarul şi îl

împarte în clasă (5 minute).

- Copiii completează chestionarul (maxim 15 minute).

- La clasele mici (grupă de vârstă 6-8 ani) copiii au fost ajutaţi la citit şi li s-a răspuns la

întrebări.

- Chestionarele sunt preluate de către evaluator/învaţător/profesor

Copiii au răspuns liber la întrebări, iar în momentul prelucrării răspunsurilor, acestea au fost

încadrate într-o listă de răspunsuri, lista obţinută prin interpretarea rezultatelor. Rezultatele

finale sunt date în Figurile 7.2.3, 7.2.4, 7.2.5:

Ştii că trebuie să economiseşti energia?

Frecvență Procent

da 245 88,8

nu 19 6,9

da, dar nu o fac

12 4,3

Total 276 100,0

Figura 7.2.3 – Conştientizarea importanţei economisirii energiei

Figura 7.2.4 – Cum se produce energia electrică

da 89%

nu 7%

da, dar nu o fac 4%

Cum se produce electricitatea?

Frecvență Procent

apă 110 39,9

cărbune 16 5,8

soare 23 8,3

vânt 36 13,0

nu ştiu 91 33,0

Total 276 100,0

apa 40%

carbune 6%

soare 8%

vant 13%

nu stiu 33%

28

Dintre concluzii, putem enumera:

- 245 dintre copii (88%) sunt conştienţi de importanţa economisirii energiei.

- 91 copii (33%) nu ştiu cum se produce electricitatea.

- 130 de copii (47%) asociază economia de electricitate cu stingerea becurilor.

Aceste concluzii au stat la baza alegerii conţinutului educaţional introdus în prima variantă a aplicaţiei educaţionale “Energie”.

O parte ale rezultatelor din 7.1 și 7.2.1 au fost utilizate în (Moisil, Dzitac, Popper, & Pitic,

2010) și (Moisil, Dzitac, Popper, & Pitic, 2010) , (Pitic & Moisil, 2011)

7.2.2. Dezvoltarea aplicaţiei

Prima sedinţă de proiectare a avut loc în luna ianuarie 2010. Atunci s-a făcut o selecţie de

patru copii (doi de opt ani şi alţi doi de nouă ani) care să formeze, împreună cu doi adulţi,

echipa de proiectare şi design a aplicaţiei. Echipa de programatori (doi studenti masteranzi ai

ULBS) a fost rar prezentă la întâlniri. Până la întâlnirea din luna martie 2010, echipa de copii

a mai crescut cu unul de nouă ani. Primele întâlniri au avut loc la un interval de două întâlniri pe săptămână, câte 2-3 ore. Discuţiile iniţiale au cuprins discuţii despre:

- Tehnologii web.

- Cum pot diferite tehnologii web să satisfacă aşteptările copiilor de la o aplicaţie.

- Discuţii despre limitări ale diferitelor tehnologii web.

- Variante de prezentare a conţinutului educaţional.

- Realizarea unui model iniţial.

Printre dificultăţile întâlnite trebuie să remarcăm faptul că nu am reuşit captarea atenţiei

copiilor pentru scopul nostru de jumătate din timpul alocat (şi asta privind lucrurile într-un

mod optimist). În timp, prin limitarea întâlnirilor la maxim două ore şi îmbinarea muncii cu

distracţia, copiii au fost atraşi din ce în ce mai mult în proiect. Discuţiile despre tehnologii au

fost presărate de exemple concrete, copiii având posibilitatea să încerce practic diferite site-

uri. Discuţia despre tehnologii şi despre posibilităţi de a crea conţinut multimedia a trecut la

un moment dat către jocurile on-line şi mai ales către “Webkinz” http://www.webkinz.com/ro_ro/, copiii alegând practic tehnologia dorită.

La prima iteraţie, după trei întâlniri, am hotărât ca aplicaţia să aibă arhitectura prezentată în

figura 7.2.6.

Cum faci economie de electricitate?

Frecvență Procent

sting aparatele inutile

64 23,2

sting becurile 130 47,1

folosim doar ceea ce este strict necesar

54 19,6

nu stiu 28 10,1

Total 276 100,0

Figura 7.2.5 – Ce faci ca să economiseşti energia electrică?

sting aparatele inutile

23%

sting becurile

47%

folosim doar

ceea ce este

strict …

nu stiu 10%

http://www.webkinz.com/ro_ro/

29

Aplicatie FlashWeb

browser

Figura 7.2.6 – Arhitectura aplicaţiei “Energie” la prima iteraţie

Alte hotărâri de început au cuprins alegerea formei de prezentare a interfeţei (figura 7.2.7),

alegerea denumirii de “Energie” şi decizia de a avea o aplicaţie demostrativă cât de repede

posibil.

După ce am avut un prototip, au apărut o serie de cereri ale copiilor care nu puteau fi satisfăcute pe arhitectura din figura 7.2.6.

Acestea implicau, printre altele, posibilitatea de autentificare şi introducerea unui număr mai mare de lecţii. În acest context, arhitectura aplicaţiei a devenit cea din figura 7.2.8.

Web browser

… ...

BDBDBaza de date

Aplicatie Flash

Web browser

Figura 7.2.8 – Arhitectura aplicaţiei “Energie”

Am hotărât ca baza de date să fie MySQL, copiii nefiind implicaţi în această decizie, ea

ţinând mai curând de preferinţele echipei de dezvoltare. În marte 2010 aveam o aplicaţie beta

şi am decis să studiem impactul ei asupra unui grup mai mare de copii. Aplicaţia a fost

prezentată la un grup de 34 de copii care au avut rol de utilizatori. Vom prezenta câteva

concluzii obţinute prin observaţie directă şi prin discuţii, în ceea ce priveşte interfaţa grafică a

aplicaţiei noastre:

Figura 7.2.7 – O alegere inspirată: tema “verde”

30

Observaţii ale sedinţei utilizator Concluzii

Copiii au reacţionat pozitiv la animaţiile şi efectele care apar la pornirea aplicaţiei

Animaţiile şi efectele s-au dovedit utile în captarea atentţei

Copiii şi-au manifestat dorinţa să îşi poată

alege utilizatorii cu care să se autentifice în aplicaţie

Am hotărât să le oferim această posibilitate

Nu toţi copiii au ştiut să revină în meniul

principal prin utilizarea butonului “back” de pe browser

Am hotărât adaugarea unui buton de revenire pe interfaţă

Secţiunile interactive au avut cel mai mare succes

Am hotărât păstrarea lor şi adăugarea altora.

Copiii au avut probleme cu navigarea prin

meniuri cu adâncime mai mare de doi

Am hotărât simplificarea modului de

navigare

Spre sfârşitul perioadei de lucru numărul copiilor participanţi în rol de designer a scăzut din

nou la patru. Trecerea la versiunile 1.1, 1.2 a avut loc cu un aport semnificativ din partea

copiilor. Interfaţa a devenit mai “curată”, au fost adăugate lecţii noi; în continuare copiii au insistat să se adauge conţinut multimedia (figura 7.2.9).

Figura 7.2.9 – Exemple de pagini interactive cu conţinut multimedia

O importanţă cerinţă a copiilor a fost introducerea de întrebări. După implementarea acestora,

o serie de modificări au fost aduse asupra modului de accesare a acestora. Prima variantă,

propusă iniţial de echipa de programatori, implică pagini cu câte o întrebare, pagini accesibile dintr-un meniu. Copiii proiectanţi au cerut, pe rând:

- Crearea unor seturi de întrebări (nu întrebări individuale).

- Adăugarea unui sistem de notare/punctaj care să fie afişat la sfârşit.

- Renunţarea la punctaj, dar părăsirea paginii ca întrebarea curentă să fie posibilă doar

în cazul răspunsului corect; aceştia au remarcat că aceasta este o modalitate prin care

cine nu ştie răspunsul poate să îl afle, deci va învăţa ceva nou.

Ultima întâlnire pe acest proiect cu copiii a fost în iunie 2010. Modificările aplicaţiei până la versiunea curentă, 1.5, au fost mai curând de natură tehnică,optimizări şi rezolvări de bug-uri.

În luna octombrie 2011 am realizat un ultim studiu în care copiii au avut un rol de utilizator.

Studiul a cuprinsaplicaţia “Energie”, versiunea 1.5 şi un chestionar. La studiu au participat un

număr de 29 de copii, din grupa de vârstă 8-10 ani, elevi ai Şcolii Generale Nr. 4 din Sibiu, plus trei cadre didactice.

31

În acest studiu de caz am utilizat un chestionar cuprinzând opt întrebări cu răspuns liber şi o întrebare cu răspuns unic. Întrebările cuprind două aspecte:

- Ce înţeleg copiii prin “criză” şi impactul aplicaţiei asupra motivării copilului de a

economisi energia.

- Culegerea unor date care vor ajuta la îmbunătăţirea aplicaţiei

Metodologie

- Se face cunoştinţă cu copiii, în sala de clasă şi se prezintă acţiunile care urmează (30

minute). Se răspunde la eventualele întrebări ale copiilor.

- Copiii se împart în grupe de câte doi, de preferinţă prieteni.

- Fiecare grupă de elevi este invitată într-o sală separată (vezi Figura 7.12)

o fiecare dintre cei doi copii au alocat un timp de maxim 15 minute pentru a

naviga prin aplicaţie, fără nici o intervenţie externă; dacă au întrebări legate de

utilizarea aplicaţiei, primesc răspunsuri.

o fiecare elev îşi creează un cont şi o parolă, apoi se autentifică în aplicaţie, într-

o succesiune aleasă de ei.

o singurul obiect educaţional al aplicaţiei obligatoriu este pagina de întrebări,

toţi copiii fiind obligaţi să răspundă la toate.

- După încheierea sesiuni de lucru cu aplicaţia educaţională, copiii răspund la

chestionar.

7.3. Aplicaţia “Dentist”

Ideea aplicaţiei îşi are originile într-o colaborare, începută în 2009, cu câteva cadre didactice

membre ale Facultăţii de Medicină “Victor Papilian” din Sibiu, colaborare finalizată cu

(Fratila, Pitic, Boitor, Sabau, & Marinica, 2010) şi cu (Boitor, Fratila, Stancu, Pitic, & Acu,

2011). Împreună cu lector univ.dr. Anca Frăţilă şi ceilalţi am structurat câteva idei de bază ale aplicaţiei; implicarea copiilor şi contribuţia lor la interfaţa aplicaţiei a început mai târziu.

Am dorit realizarea unei aplicaţii informatice interactiveli atractive, astfel încât copilul să fie

interesat în utilizarea ei, permiţând crearea unor deprinderi corecte de igiena orală. Aplicaţia

trebuie să permită copilului şcolar sau preşcolar (6-12 ani) să răspundă, în fiecare zi, la

întrebări de forma: te-ai spălat pe dinţi dimineaţa/seara/după ce ai mâncat dulciuri? Azi te-a

durut vre-un dinte? Dacă da, care? Ai avut probleme cu gingia? etc... Aceste date vor fi

salvate în fiecare zi, ceea ce va pemite, în timp, realizarea unui profil al utilizatorului, aplicaţia putând avea rolul unui jurnal zilnic din perspectivă stomatologică.

Aplicaţia informatică este un instrument util ce permite analiza mecanismului de feedback -ul

copil-părinte-medic, în deprinderea măsurilor de igienă orală şi evaluarea eficienţei acestora.

Implementarea acestui instrument educaţional are investiţii minime şi este accesibilă unor

grupe populaţionale largi.În plus, salvarea datelor introduse în fiecare zi de către utilizator va putea fi utilizată de către medic în crearea unor profile sau situaţii statistice.

După cum am specificat la începutul capitolului, una dintre variantele tehnologice pe care am

dorit să le atingem a fost una care să permită realizarea unei aplicaţii desktop 2D. Am decis ca aplicaţia “Dentist ” să intre în această categorie.

32

31

iun ‘09 oct ‘10

6

V 1.0 V 1.3V 1.2

5


5 5

Sedinte utilizator

V 1.1

mar ‘10 mai ’10 iun ‘10

V 1.4

5 5

iul ‘10

Figura 7.3.1 – Versiunile aplicaţiei “Dentist”

7.3.1. Dezvoltarea aplicaţiei

Scopul principal al aplicaţiei “Dentist”este cel de a permite copiilor să ţină un “jurnal zilnic”

al activităţilor personale care sunt de interes pentru medicul stomatolog. Interfaţa aplicaţiei a

trecut printr-o serie de modificăride-a lungul unei perioadei în care copiii au jucat un rol

important. Nucleul de cinci copii din grupa de vârstă 8-9 ani care au format echipa de designeri sunt aceeaşi ca în aplicaţia “Energie”.

La prima fază am prezentat o versiune simplă a aplicaţiei, versiune în care erau utilizate

controale MS Windows standard, de tip meniuri, butoane şi liste. Aplicaţia a fost scrisă în

Visual Studio 2008, în C#, şi nu conţinea suport de salvare a informaţiei utile, ci era doar o schiţă a interfeţei utilizator.

Aplicaţia a fost instalată pe 15 calculatoare. Timp de câte 50 minute un grup de 15, apoi un

grup de 16 copii (grupa de vârstă8-9 ani) au fost rugaţi să încerce o serie de aplicaţii (MS

Paint, trei aplicaţii pentru mouse – vezi Figura 6.3 şi Figura 6.4, Dentist v1.0). La sfârşitul

perioadei de test copiii au fost întrebaţi ce aplicaţii preferă, aplicaţia “Dentist” fiind ultima din preferinţele lor (figura 7.3.2 stânga).

Figura 7.3.2 – Două variante ale interfeţei aplicaţiei Dentist 1.0

33

După culegerea impresiilor de la copii şi două şedinţe de proiectare, aplicaţia arată ca figura

7.3.2 dreapta. Cu toate acestea, copiii designeri au avut o serie de cereri care puteau fi greu

respectate cu tehnologia aleasă:

- Meniuri animate.

- Alegerea de teme de interfaţă.

- Schimbarea formei ferestrei (să nu mai fie un dreptunghi).

- Înlocuirea textului cu poze sugestive.

Aplicaţia a fost rescrisă utilizând C# şi WPF pentru o interfaţă mai prietenoasă, conform

dorinţelor echipei de proiectare şi design. Arhitectura aplicaţiei a ajuns să fie cea din figura

7.3.3. Aplicaţia are o arhiectură de tip client-server, serverul de bază de date fiind ales MySql

din considerente practice.

… ...

BDBDBaza de date

C# + WPF

Figura 7.3.3 – Arhitectura aplicaţiei “Dentist”

Forma generală a interfeţei aplicaţiei, complet transformată, a fost din nou discutată cu echipa

de proiectare.

Figura 7.3.4 – Dentist 1.1(fereastra principală + mediu radial)

Lipsa unor limitări tehnologice au dus înperioada imediat următoare la un aflux important de idei:

- Meniul de selecţie să fie format din cercuri care se rotesc.

- Meniul să poate fi configurat, astfel încât să i se poată schimba uşor numărul de

opţiuni şi pozele care îl formează.

- Introducerea unui mesaj sonor de start şi alte efecte audio.

- La minimizare să îi ia locul un avatar în partea stânga-jos a ecranului care să îţi aducă

din când în când aminte de aplicaţie (încă neimplementat).

34

- La prima pornire aplicaţiei se cer datele de identificare ale copilului şi numele

medicului stomatolog. Ideea ca acesta din urmă să fie anunţat în mod automat de

aplicaţie dacă un copil anunţă că îl doare un dinte mai mult de trei zile consecutive.

Figura 7.3.5 – Dentist 1.3

O versiune intermediară a fost instalată la şase copii, pe calculatoarele de acasă. Interfaţa

simula acţiunile de bază ale aplicaţiei, dar fără suport de bază de date, copiii având însă

impresia de funcţionalitate completă. Din păcate, după 30 zile nici unul dintre copii nu mai

utiliza aplicaţia. Aplicaţia a avut un succes limitat în practică, chiar daca ea a fost

îmbunătăţită într-o serie de iteraţii. Câteva concluzii obţinute prin observaţii directe, în urma discuţiilor libere vor duce (sperăm) la o aplicaţie utilă:

- Copiii preferă aplicaţiile cu interfaţă interesantă, chiar dacă nu se respectă standarde.

- Interafaţa trebuie să nu conţina elemente inutile.

- Interfaţa trebuie să conţină elemente de animaţie (o testare pe un număr mai mare de

copii este necesară).

- Introducerea unui sistem de recompensare, de tip puncte care se acumulează dacă

aplicaţia este utilizată în fiecare zi.

- Introducerea unei componente sociale, un top al utilizatorilor să fie disponibil între

copii.

- Introducerea unui chat între utilizatorii aplicaţiei.

7.4. Aplicaţia “Biblioteca 3D”

Alegerea acestei aplicatii ca fiind una de tip desktop 3D a fost o decizie naturală, având

suportul conducerii Bibliotecii Universitare din Sibiu pentru realizarea unui astfel de proiect,

in cadrul intereselor mele in domeniul bibliotecilor digitale (Volovici, Pitic, Pitic, & Mitea,

2010), (Pitic, Moisil, & Pitic, 2010), (Pitic A. , 2010), (Pitic & Moisil, 2012), (Pitic A. , 2011), (Moisil & Pitic, 2011)

7.4.1. Dezvoltarea aplicației

În luna decembrie 2009 aveam un motor 3D, scris în C# si XNA, care permitea operațiile de bază pe o scenă 3D:

- Încărcarea unei scene 3D.

- Deplasarea camerei înainte și înapoi ca răspuns la apăsarea tastelor “W” si “S”.

- Răsucirea unghiului de privire în scenă ca răspuns la mișcarea mouse-ului.

35

În plus aveam modelată o scenă 3D care cuprindea parterul Bibliotecii Universitare din Sibiu.

Un istoric al dezvoltării aplicației îl găsim în figura 7.4.1.

31

dec ‘09 oct ‘11

33

V 1.0 V 1.8V 1.3

5


5 5

Sedinte utilizator

V 1.2

mar ‘10 mai ’10 iun ‘10

V 1.20

5

iul ‘10

...

12

V 1.6

5

V 1.0

3

V 1.19...

...

sep ‘11

Figura 7.4.1 – Versiunile aplicației “Biblioteca 3D”

Arhitectura aplicației de start este descrisă în figura 7.4.1a.

Motor 3DScena 3D

Figura 7.4.1a – Arhitectura inițială a aplicației “Biblioteca 3D”

“Înarmată” cu aplicația inițială și cu scena 3D care modela parțial biblioteca, am realizat o

ședință utilizator a maxim 5 minute/copil, cu 31 de copii din grupa de vârsta 8-9 ani. Rezultatele au fost mai mult decât promițătoare:

- Toți copiii au declarat că le place, chiar și cei care au avut dificultăți de acomodare cu

modul de deplasare în scenă.

- Majoritatea au cerut aplicația acasă.

- Toți au declarat că cele 5 minute alocate testării aplicației au fost prea puține, chiar

dacă pactic, în afara explorării scenei 3D nu au putut face nimic.

În concluzie, am decis că merită investit într-o aplicație educațională care are la bază scena 3D.

Prima sedință de proiectare a avut loc în luna februarie 2010. În aceasta și în următoarele

două sedințe, 5 copii din grupa de vârstă 8-9 ani au participat împreună cu doi adulți la discuții referitoare la tehnologiile care permit lucrul 3D. S-a discutat despre:

- Instrumente, tehnologii și limitări ale trecerii de la scena naturală, fizică, la cea

virtuală.

- Diferențe dintre o aplicație 2D și 3D.

- Așteptările copiilor de la o astfel de aplicație, fără a se decide care dintre propuneri se

vor implementa efectiv și care nu.

36

- Punctul de plecare în realizarea modelului 3D, acesta fiind dat de schemele 2D ale

clădirii și poze realizate la fața locului (figura 7.4.1.2)

Figura 7.4.1.2 – “Biblioteca 3D”- planuri 2D și poze inițiale

În cadrul următoarelor sedințe de proiectare, s-au luat o serie de decizii de îmbunătățire a aplicației, decizii implementate în versiunea 1.2:

- Adăugarea de noi posibilități de deplasare în scenă, mai precis translatarea spre stânga

și spre dreapta.

- Adăugarea unor cărți accesibile la click în zona rafturilor; o dată accesate, cărțile

afișează un conținut educațional de un tip oarecare, fiind salvate sub forma de

succesiune de poze sau în format pdf.

- Adăugarea a încă două etaje în modelul 3D.

Pe versiunea 1.2 am realizat o ședință utilizator, în care 12 copiii au avut posibilitatea să

utilizeze aplicația (toți copiii au participat și la prima sesiune utilizator, deci aveau cunoștinte

de bază legate de aplicație). Ei au fost anunțați că s-au adaugat o serie de funcționalități noi în

aplicație, fără a se enunța acestea, apoi au fost lăsați câte 10 minute să utilizeze aplicația.

Câteva observații în urma acestei sesiuni utilizator:

- 7 dintre ei NU au deschis cărţile integrate în mediu, preferând doar să se plimbe.

- Toţi au intrat la toaleta virtuală.

- Dintre cei care au deschis măcar o carte, niciunul nu a terminat de citit conținutul ei;

de fapt nici măcar nu au trecut prin toate paginile ei, preferând revenirea rapidă în

mediul 3D.

- Cu alte cuvinte, copiii au ignorat conținutul educațional aproape cu desăvârșire,

preferând explorarea mediului 3D.

În concluzie, am hotărât să cresc gradul de interes al copiilor spre conținutul educațional. În

perioada mai-octombrie au avut loc șase sesiuni de proiectare, iar aplicația a trecut printr-o

serie de transformări, mai ales în ceea ce privește modul de transmitere a conținutului educațional:

- v1.3: împărțirea conținutului unei povești pe rafturi succesive și reducerea vitezei de

mișcare.

- v1.6: accesul la conținutul educațional să fie făcut pe o serie de sfere colorate, așezate

una lângă alta.

37

- v1.8: fiecare etaj conține câte o singură poveste, accesibilă prin sfere colorate așezate

adiacent.

Interesant este faptul că copiii proiectanți (acum în rol de testeri) și-au manifestat dorința de o

mai mare interactivitate a transmiterii conținutului educațional al aplicației, nefiind mulțumiți de nici una dintre versiunile 1.3-1.8.

Până la urmă s-au decis următoarele:

- Întregul mediu să transmită un singur lucru util, împărțit în pagini diferite.

- Paginile să fie alăturate, găsirea lor devenind un scop în sine.

- Fiecare dintre pagini să conțină o indicație care să ducă la găsirea paginii următoare.

În plus, am decis includerea în aplicație a unui modul care permite înregistrarea acțiunilor

utilizatorilor, decizie la care copiii nu au fost implicați. Arhitectura aplicației a devenit cea din figura 7.4.1.3.

Motor 3D

Fisier de configurare

Input snifferScena 3D

Pagini cu continut util

Fisier cu actiunile utilizatorului

Figura 7.4.1.3 – Arhitectura finală a aplicației “Biblioteca 3D”

În iulie 2010 s-au încheiat sedințele de proiectare, întreaga echipă fiind mulțumită de

rezultate. În perioada iulie 2010 – septembrie 2011 aplicația și modelul 3D au trecut printr-o

serie de transformări minore, fără contribuții din partea copiilor, ajungându-se la versiunea 1.19.

În septembrie 2011, a avut loc o ultima ședință de proiectare (cu doar 3 din cei 5 copii),

ședință în care copiii au luat legatura cu ultima versiune a aplicației. Cea mai importantă

decizie a sedinței a fost alegerea poziției în cadrul scenei 3D a celor patru pagini ale poveștii “Soldățelul de plumb” și selectarea textelor adiționale care să reprezinte indicii.

7.5. Alte aplicaţii

Am mai realizat o serie de aplicaţii, fără contribuţia copiilor ca proiectanţi, cu scopul de a:

- Introduce un instrument pentru testarea intrărilor nestandard.

- Evalua interfeţele utilizator.

Acestea au dat impresia unui potenţial serios, dar implementarea practică, cu utilizatori copii,

a avut rezultate slabe.

38

7.5.1. Aplicaţia “motion input”

Această aplicaţie şi-a propus substituirea mişcărilor mouse-ului cu mişcarea unei forme în faţa unui webcam.

Arhitectura aplicaţiei este dată în figura 7.5.1.1. Aplicaţia utilizează un wrapper de C# al

bibliotecii OpenCV pentru a realiza detecţia unui cerc din imaginile capturate de pe webcam,

apoi foloseşte biblioteca Win32API pentru a seta poziţia mouse-ului pe poziţia centrului cercului detectat anterior.

… ...

WebcamOpen CV

Fisier de configurare

Alta aplicatieWin32 API

Figura 7.5.1.1 – Arhitectura aplicaţiei “Motion input”

Din păcate aplicaţia s-a dovedit a avea un mare neajuns, şi anume precizia cu care se

realizează detecţia cercurilor (sau al altei figuri alese în teste), precizie care este puternic

influenţată de:

- Calitatea webcam-ului.

- Condiţiile de iluminare.

- Viteza de mişcare a cercului.

Ca urmare a acestui neajuns, copiii au utilizat aplicaţia cu entuziasm o mică perioadă de timp,

pentru ca apoi să se plictisească şi să aleagă mouse-ul ca dispozitiv de intrare. Cu toate

acestea, aplicaţia are potenţial, copiii declarând că îşi doresc să lucreze pe calculator prin

simpla mişcare a mâinii, dar că “trebuie să meargă bine”.

Figura 7.5.1.2 –“Motion input” în practică

Am iniţiat un nou proiect care să utilizeze tehnologia “Kinect” de la Microsoft. Utilizând

acest dispozitiv intrarea este realizată prin detecţia mişcărilor. Testele iniţiale s-au dovedit a fi

cu succes, singurul (mare) impediment rămânâd costurile legate de această tehnologie, fiind nevoie de achiziţionarea de dispozitive hardware specifice.

7.5.2. Aplicaţia “gaze tracker”

Mi-am propus realizarea unei unelte de analiză a interfețelor grafice pe care să o pot utiliza în colaborarea cu copiii. Au fost setate o serie de restricții pentru acestă aplicaţie:

39

- Să fie ușor de utilizat – sistemul trebuie să fie ușor de utilizat pentru oricine cu

cunoștințe tehnice medii.

- Cost redus, preferabil gratuit, de implementare – sistemul nu poate presupune costuri

mari din partea utilizatorilor. Este de preferat ca sistemul să poată fi instalat gratuit.

- Să fie modulară – este posibil ca unele părți ale sistemului să aibă și alte întrebuințări.

Gândită iniţial ca o combinaţie de “input sniffer” (sistem înregistrează acţiunile utilizatorului

asupra calculatorului) şi “gaze tracker” (urmăreşte zona unde priveşte pe ecran utilizatorul)

aplicaţia are arhitectura din figura 7.4.2.1.

… ...

Webcam Gaze Tracker Log file

BDBDBaza de date

Figura 7.5.2.1 – Arhitectura aplicaţiei “Gaze tracker”

Structura aplicaţie este dată în figura 7.5.2.2.

Calibrare Pozitie ochi Pozitie pupila Estimarea privirii

Figura 7.5.2.2 – Structura aplicaţiei “Gaze tracker”

Determinarea privirii utilizatorilor se poate face prin mai multe mijloace, majoritatea

implicând captura video a ochilor (Morimoto & Mimica, 2004). Există însăși sisteme de a

detecţie prin analiza activității bioelectrice a subiectului (Austin, 2009), (Morimoto & Mimica, 2004).

Sistemele bazate pe captura video se pot clasifica după:

1. Tipul de montare:

- Head-mounted – sistemul are unul sau mai mulți senzori video montați pe ochelari

speciali sau un montaj special.

- Desk-mounted – sistemul este complet montat pe mobilier sau suporturi fixe.

2. Libertățile de mișcare ale utilizatorului:

- Fixed-head – subiectului nu îi este permisă mișcarea capului, fie printr-un stativ pe

care își pune capul fie subiectul este rugat să mențină o postură fixă.

- Free-head – subiectul este liber să își miște capul fie parțial fie total.

Din motive practive am ales combinaţia Desk-mounted + Fixed-head. Gaze trackereste

implementat în C++, utilizând biblioteca OpenCV și librării ANSI C++.Un exemplu de rulare

îl găsim în figura 7.5.2.3.

40

Figura 7.5.2.3 –“Gaze tracker” în practică

Din păcate succesul aplicaţiei ca instrument de evaluare a interfeţelor, în cazul utilizatorilor copii a avut un succes limitat. Dintre motive putem aminti:

- Precizia este puternic dependentă de condiţiile de iluminare, cu rezultate bune doar în

condiţii de laborator.

- Aplicaţia are nevoie de o fază de calibrare de care majoritatea copiilor nu au putut

trece.

- Poziţia fixă a capuluis-a dovedit un impediment de netrecut .

7.6. Concluzii

A fost testată participarea copiilor în echipele de dezvoltare a trei aplicații educaționale, și:

- Copiii participanți a avut rol de utilizator sau rol de proiectant.

- Aceștia au avut un rol activ în design la toate cele trei aplicații.

- Modificările sugerate de către ei au fost implementate, iar rezultatele testate pe grupuri mai mari de copii.

Alte două aplicații, “Gaze tracker” și “Motion input”, au dat impresia unui potenţial serios, dar implementarea practică, cu utilizatori copii, a avut rezultate slabe.

41

8. Determinarea stării afective a copiilor

8.1. Metode de evaluare a stării afective

Au fost realizate o serie de metode de evaluare a stării afective.O listă cu 81 de metode de

evaluare a User Experience o găsim în ((BY-NC-SA), 2011). O serie dintre acestea se

focalizează pe determinarea stării afective a utilizatorului.

8.2. Affect Grid (AG)

În (Russell, Anna, & Mendelsohn, 1989) este intodus Affect Grid, o scală dezvoltată în

scopul de a obţine rapid informaţii despre starea unei persoane, pe axele plăcere-neplăcere,

respectiv stimulare-somnolenţă. Affect Grid este utilizabil în orice studiu care necesită

judecăţi despre strarea afectivă, fie de natură descriptivă, fie de natură subiectivă. Este un

instrument uşor de înţeles şi uşor de utilizat, ceea ce îl face o alegere naturală pentru studiile

mele.

În figura 8.1 am dat un exemplu de matrice Affect Grid prezentată copiilor.

Foarte obosit

Foarte treaz

Sentimente neplacute

Sentimente placute

Stresat Stimulat

RelaxatTrist

Figura 8.1 – Matricea Affect Grid

Instrucţiunile oferite copiilor au fost o versiune simplificată/adaptatăa instrucţiunilor din

(Russell, Anna, & Mendelsohn, 1989). Aceste instrucţiuni au fost prezentate întregului grup

de test, timpul de prezentare, inclusiv explicaţii şi răspunsuri la întrebări.

8.3. Affect Grid pentru copii (AG-C)

În (Widen & Russell, 2001) este introdusă o scală de plăcere/stimulare pentru copii, ca o

alternativă viabilă pentru Affect Grid.

Rezultatele obţinute au dus la următoarea legătură între feţe şi Affect Grid:

42

Figura 8.2- Media evaluării celor zece feţe pe Affect Grid (adaptare după (Widen & Russell, 2001) )

În studiul meu prezentat în 8.6 am utilizat cele 10 feţe propuse în (Widen & Russell, 2001).

8.4. Utilizarea a două scale liniare (LS)

Probabil cea mai simplă metodă de a indica starea de plăcere, respectiv cea de stimulare este cea de a indica sentimentul pe o axă.

Axa plăceriiNeplăcut Plăcut

Figura 8.3 – Reprezentarea plăcerii pe o axă

Un exercitiu preliminar, realizat cu un grup de cinci copii, a relevat faptul că, deşi o axă

nemarcată permite o exprimare mai largă a gamei de sentimente, copiii par sa prefere

alegerea dintr-un număr finit de stări. Pentru studiul din 8.6 am utilizat, scalele din Figura 8.5 și Figura 8.6, fiecare având culori şi texte sugerate de către cei cinci copii.

Pentru scala plăcerii, întrebarea este: ”Cât de bine te simţi în acest moment?”

Pentru scala oboselii întrebarea este: “Cât de obosit te simţi în acest moment?”

Axa plăceriiNeplăcut Plăcut

Figura 8.4 – Reprezentarea stării de stimulare pe o axă

FoarteRău

Un pic Rău

NormalUn picBine

FoarteBine

Figura 8.5 – Scala plăcerii

FoarteObosit

Un pic Obosit

NormalUn picTreaz

FoarteTreaz

Figura 8.6 – Scala oboselii

43

8.5. Emo-cards (EC)

O serie de cercetări şi utilizări ale unor feţe desenate sugestiv pentru a obţine răspunsul

emoţional al unei persoane au fost realizate în (Desmet & Hekkert, 2000), (Desmet, 2000),

(Agarwal & Meyer, 2009) etc.

Instrumentul Emo-cards constă în şaispretece feţe desenate schematic, fiecare reprezentând o

emoţie distinctă (Figura 4.5). Fiecare faţa reprezintă o combinaţie pe două axe, cea a plăcerii

şi cea a stimulării. Bazat pe aceste dimensiuni Emo-cards au fost împărţite în patru sferturi:

Calm-Plăcut, Calm-Nepăcut, Stimulat-Plăcut, Stimulat-Neplăcut.

8.6. Selectarea metodei. Rezultate empirice

8.6.1. Metodologia studiului 1

Dorim să obţinem răspunsul emoţional al copilului care utilizează o aplicaţie software

educaţională. În acest moment nu ne interesează cum ajunge copilul în acea stare (ca răspuns

la utilizarea aplicaţiei sau datorită unui alt stimul extern). Obiectul studiului este cel de a

determina, cu ajutorul copiilor, care metoda este agreată. Din observaţiile noastre anterioare,

implicarea copiilor în decizii este benefică, un copil care a ales o anumită metodă simte o mai

mare afinitate de a utiliza metoda respectivă.

Cele patru metode de preluare a stării afective, descrise în subcapitolele anterioare, care au fost utilizate în studiul nostru sunt:

1. Affect Grid (AG).

2. Affect Grid pentru copii (AG-C).

3. Scala liniară (LS).

4. Emo-cards (EC).

La studiu au participat 28 de copii, cu vârste între opt şi zece ani, 15 fete şi 13 băieţi.

Metodologia studiului

1. Examinatorul petrece 30 de minute pentru a face cunoştinţă cu copiii şi pentru a

introduce scopul studiului

2. Sunt prezentate, în această ordine, metodele:

a. “AG” – 22 minute.

b. “AG-C” - 9 minute.

c. “LS” – 8 minute.

d. “EC” – 10 minute.

3. După o pauză de 15 minute copiii au fost rugaţi să aleagă metoda/metodele preferate.

Alegerea nu a fost în nici un fel ierarhizată.

4. Discuţie privind rezultatele obtinute.

8.6.2. Rezultatele studiului 1

Rezultatele au fost (parţial) surprinzătoare.Nici un copil, chiar dacă a avut posibilitatea, nu a

ales patru variante, respectiv nici o variantă. În schimb, 16 copii au ales două variante, 4 au

ales trei variante şi doar 8 una singură (Figura 8.6).Nu a existat nici o corelaţie între numărul

44

de variante alese şi metodele selectate. Neaşteptat a fost numărul de patru copii nehotăriţi

care au ales trei variante. În discuţia care a urmat, unul dintre aceştia a afirmat că “...toate

metodele sunt la fel, nu contează pe care o alegem”.

Din perspectiva metodelor alese, figura 8.7 ne dă o privire de ansamblu.

Pe prima poziţie s-a clasat AG-C, cu un număr de 23 de voturi, iar LS, chiar dacă cea mai simplă variantă de explicat se situează pe ultima poziţie cu 6 voturi.

Chiar dacă AG-C s-a diferenţiat destul de clar în preferinţele copiilor, faptul că ei au ales şi

alte metode, respectiv faptul că AG-C nu a adunat unanimitatea ne-au condus la următorul

studiu, studiu în care dorim să validăm faptul ca feţele schematic desenate au aceeaşi semnificaţie pentru copii, studiu prezentat în secţiunea următoare.

8.6.3. Metodologia studiului 2

În urma discuţiilor purtate cu copiii la finalul studiului din secţiunea 8.6.1, s-a ridicat întrebarea dacă toţi copiii percep identic feţele stilizate. Tot din discuţii a reieşit că:

1. Starea de fericire/tristeţe pare să fie dată de poziţia gurii

2. Stare de oboseală/stimulare pare să fie dată de modul de desenare al ochilor

Am realizat un alt studiu, cu acceasi 28 de copii pentru a valida aceste presupuneri şi pentru a confirma ca AG-C este o metodă validă pentru lucrul cu copiii.

Metodologia studiului

1. Examinatorul petrece cinci de minute pentru a introduce scopul studiului (deja a

petrecut două ore cu ei)

2. Sunt prezentate desene schematice, iar copiii au ales etichete pentru acestea

Figura 8.6 – Numărul de variante alese

Figura 8.7 – Metoda preferată

0 5

10 15 20

Număr de variante alese

Numar copii

0

10

20

30

AG AG-C LS EC

Ce metodă preferaţi?

Numar copii

45

a. Copiii etichetează trei feţe, una cu ochi mari, una cu ochi intedeschisi şi una cu

ochi liniari (Figura 8.7). Etichetele sunt: “Treaz”, “Somnoros” şi “Normal”.

b. Copii etichetează trei feţe, una cu gura liniară, una cu gura curbată în sus şi

una cu gura curbată în jos (Figura 8.8). Etichetele sunt: “Vesel”, “Trist” şi

“Normal”.

3. Discuţie privind rezultatele obţinute

8.6.4. Rezultatele studiului 2

La finalizarea studiului am obţinut următoarele rezultate, prezentate în Tabelul 8.4 şi în

tabelul 8.5.

Faţa schematică Eticheta Număr copii

Ochi mari Treaz 27

Ochi mari ? 1

Ochi liniari Somnoros 28

Ochi întredeschişi Normal 27

Ochi întredeschişi Somnoros 1

Tabelul 8.4 – Asociarea dintre poziţia ochilor şi starea de oboseală Faţa schematică Eticheta Număr copii

Gura liniară Normal 28

Gura curbată în sus Vesel 28

Gura curbată în jos Trist 27

Gura curbată în jos Normal 1

Tabelul 8.5 – Asociarea dintre modul de desen al gurii şi starea de bine În trei cazuri, un copil (acelaşi) a avut o părere diferită, şi anume: “ochi mari” – nu pot să mă decid, “ochi intredeschisi” – somnoros, respectiv “gura curbată în jos” – normal.

8.6.5. Concluzii

În urma cercetărilor mele, am dedus că:

1. Copiii preferă metoda AG-C.

2. Feţele stilizate sunt sugestive pentru copii.

Figura 8.7 – Starea de oboseală – reprezentare schematică

Figura 8.8 – Starea de fericire – reprezentare schematică

46

9. Model multidimensional de caracterizare a interacţiunii

utilizatorului cu interfaţa aplicaţiilor software

9.1. Definirea entităţilor

În această secţiune vom defini mulţimea de entităţi care vor forma modelul propus.

O aplicaţie educaţională este formată, generic, dintr-o serie de pagini/secţiuni, utilizatorul

având posibilitatea de a naviga printre acestea. Dintre aceste pagini, o parte sunt utilizate

pentru a organiza informaţia oferită utilizatorului şi pentru a permite (re)găsirea ei; a doua

parte conţine informaţia utilă (vezi Figura 5.1). Cele două secţiuni se pot suprapune, în sensul

că o pagină cu informaţii utile poate să conţină şi opţiuni de căutare, cum ar fi revenirea la un

meniu principal. Cel mai simplu exemplu care poate fi dat este un motor de căutare, unde

pagina de start o reprezintă secţiunea de căutare, iar în momentul în care accesăm un link

rezultat în urma căutării intrăm într-o pagină utilă. Un alt exemplu poate fi cel din aplicaţia

educaţională “Energia”, unde pagina cu meniul principal este una de căutare, restul de pagini fiind pagini utile (conţin lecţii sub diferite forme).

Aplicație educațională/Software educațional

Pagini de navigarePagini utile

Figura 9.1 – Aplicaţie educaţională

Orice aplicaţie educaţională are ca scop transmiterea către utilizator a uneia sau mai multor

lecţii. Modelul propus se aplică pentru orice succesiuni de pagini ale unei aplicaţii

educaţionale care înglobează o întreagă lecţie. De exemplu, dacă avem o carte de poveşti în

format electronic, o lecţie se poate defini ca totalitatea paginilor care conţin textul şi

informaţiile multimedia care formează o anumită poveste, la care se adaugă paginile de

navigare care permit găsirea acelei poveşti. Similar, o culegere de matematică cu probleme

rezolvate în format electronic, va conţine, la nivelul cel mai de jos, pagini utile (enunţ, rezolvare, explicaţii) + pagini de navigare.

Pentru simplitate, presupunem de aici înainte că multitudinea de obiecte educaţionale utile

incluse într-un software educaţional formează o singură lecţie. O sesiune de lucru într-o

aplicaţie educatională reprezintă totalitatea activităţilor care au loc în aplicaţie, din momentul lansării acesteia şi până la închiderea ei.

Definiţia 1. Fie Pg={Pg1, Pg2, Pg3, ...,Pgn }, n n finit, mulţimea tuturor paginilor conţinute

într-o aplicaţie educaţională. Vom avea Pg = P U Pn, unde Pn={Pn1, Pn2, Pn3, ...,Pnk }, k k

finit este mulţimea paginilor ce permit navigarea, iar P este definit ca:

Definiţia 2. Fie P={P1, P2, P3, ...,Pnp }, np np<n, mulţimea ordonată a paginilor utile care

formează o lecţie.

47

Definiţia 3. Fie E⊆ P, E={P1, P2, P3, ...,Pne }, ne ne ≤ np, mulţimea paginilor utile efectiv

atinse într-o sesiune.

Sesiune

Pagini de căutarePagini utille

P1

P3

P2

P4

P

E

Figura 9.2 – Paginile efectiv parcurse dintr-o lecţie (E)

Pe exemplul din Figura 9.2 avem P={ P1, P2, P3, P4 } si E={ P1, P2, P3 }

Urmează o serie de definiţii care dau o măsură a timpului petrecut în aplicaţie.

Definiţia 4. Fie tt , timpul total, în milisecunde, cât timp a fost utilizată aplicaţia. Punctul

de start este dat de momentul în care utilizatorul intră în aplicaţie, iar punctul de oprire este

dat, la alegere, fie de momentul ieşirii din aplicaţie, fie de momentul ieşirii din ultima pagină

utilă.

Definiţia 5. Fie ti , timpul total, în milisecunde, petrecut pe pagina Pi , undePi .

Definiţia 6. Fie timpul util , unde Pi .

Definiţia 7. Fie timpul de navigare , unde Pi .

Observaţia 1. Timpul de navigare se poate împărţi, la rândul lui, în timp efectiv de navigare

(te), în care utilizatorul execută acţiuni pe interfaţă (de exemplu mişcarea într-un mediu 3D,

apăsarea unei taste sau mişcarea mouse-ului) şi timpi de gândire (tg), în care utilizatorul

hotăreşte ce acţiune să execute pe interfaţă. Vom avea tn = te + tg.

tt

tutn tutn tutn...

Figura 9.3 – Definirea timpului aplicaţiei

Următoarele definiţii dau contextul în care dorim să modelăm acţiunile utilizatorului asupra interfeţei.

Evenimentele prin care interacţionează un utilizator al unei aplicaţii educaţionale cu interfaţa

acesteia sunt, în majoritatea cazurilor, cele de tastatura şi de mouse. Chiar dacă în definiţiile

următoare ne vom limita la aceste două dispozitive de intrare, este sim plă o extindere a

definiţiilor, pentru a introduce, de exemplu, răspunsul aplicaţiei la sunet (comenzi vocale).

Mulţimea de evenimente asociate cu mouse-ul sunt {left-click, right-click, double-click, drag-

and-drop,..}, iar cele de tastatură {key-down(t), key-up(t), push(t),...}, unde t este un simbol sau o combinaţie de simboluri accesibile de pe tastatură.

48

Orice aplicaţie are definită mulţimea de evenimente la care răspunde interfaţa cu utilizatorul.

Un utilizator poate, de exemplu, face right-click pe un obiect de pe o pagină pe care se

găseste, dar, dacă acest eveniment nu este definit în aplicaţie, nu se va întâmpla nimic.

Definiţia 8. Vom denumi evenimente valide sau acţiuni totalitatea evenimentelor la care

răspunde o aplicaţie. Numărul total de acţiuni dintr-o sesiune îl notăm cu na.

Vom presupune ca acţiunile de pe paginile de navigare nu aduc un impact direct asupra aportului educaţional, deci:

Definiţia 9. Fie nai numărul de acţiuni de pe paginile de navigare, incluzând atât

evenimentele de tastatură cât şi cele de mouse. Fie nau numărul de acţiuni din cadrul

paginilor utile.

Observaţia 2. Avem na = nai + nau.

Observaţia 3. În modelul nostru vom ignora toate evenimentele care nu sunt tratate în

aplicaţie.

Observaţia 4. Pentru simplitate, modelul nu îşi propune să trateze separat evenimente de

mouse şi cele de tastatură; există totuşi cazuri în care ar merita făcut acest lucru, de exemplu

dacă dorim să vedem raportul dintre utilizarea mouse-ului raportat la utilizarea short-cut-

urilor.

Obţinerea informaţiilor despre starea emoţională a utilizatorului poate fi destul de laborioasă,

mai ales când lucrăm cu un utilizator copil. În acest context, propunem un model simplificat, în care avem:

Definiţia 10. Fie SE={fericit (F), normal (N), trist (T)} mulţimea de stări emoţionale şi

SO={stimulat (S), normal (N), obosit (O)} mulţimea stărilor de oboseală.

Aceste stări vor fi obtinuţe în diferite momente ale utilizării aplicaţiei educaţionale. O

posibilă succesiune de stări emoţionale prin care trece utilizatorul pentru o sesiune de

utilizarea a aplicaţiei poate fi reprezentată de vectorul SE (U1)= (T, N, N, F, N), iar stările de

oboseală vor fi date de SO(U1)=(N, N, S, S, S).

Din observaţii directe, putem spune că, cel puţin în cazul copiilor, SE şi SO au un impact

important asupra modului de utilizare a aplicaţiei. În definirea modelului (şi în culegerea/prelucrarea datelor) avem:

Observaţia 5. Pentru stările emoţionale (SE) vom avea Fericit > Normal > Trist

Observaţia 6.Pentru stările de oboseală (SO) vom avea Stimulat > Normal > Obosit

În Observaţia 5 şi în observaţia 6 “>” are semnificaţia de “e mai bine decât”.

9.2. Modele Markov

9.2.1. Modelarea după starea emoţională (MSE)

Pentru acest caz definim starea modelului Markov ca fiind elementele mulţimii SE. În figura

9.4 am dat un exemplu de lanţ Markov. Probabilităţile de tranziţie din starea Si în starea

Sjsunt calculate după formula:

,

49

Unde:

1. reprezintă numărul de cazuri în care starea este urmată de starea pentru toate

sesiunile de utilizarea a aplicaţiei, iar:

2.

Normal

P(N,F)

Fericit

Trist

P(F,N)

P(N,N)

P(T,T)

P(F,F)

P(F,T)

P(T,F)

P(N,T)P(T,N)

Figura 9.4 – Modelarea stării emoţionale folosind un lanţ Markov

Arcele albastre reprezintă tranziţii “bune”, cele negre tranziţii “neutre”, iar cele roşii sunt

tranziţii “rele”. O interacţiune bună utilizator-aplicaţie va avea valori mari pentru P(F,F),

P(N,F), P(T,N) şi P(T,F), respectiv valori mici pentru P(T,T), P(N,T), P(F,N) respectiv

P(F,T). Tranziţia P(N,N) nu oferă nici o informaţie utilă.

Definiţia 11. Fie

dSE= (α1 P(F,F)+ α2 P(N,F) + α3 P(T,N) + α4 P(T,F) – (β5 P(T,T) + β6 P(N,T) + β7 P(F,N) + β8

P(F,T)),

o măsură a “stării de bine” pe care o simte un utilizator când utilizează o aplicaţie, unde

α = ( α1, α2, α3, α4) şi β = (β1, β2, β3, β4) , sunt vectori de ponderi de numere reale nenegative,

valori determinate empiric, cu cel puţin o valoare nenulă.

În cazul în care considerăm că toate tranziţiile au acelaşi impact asupra utilizatorului, vom

avea:

α = ( 1, 1 , 1, 1) şi β= ( 1, 1 , 1, 1) şi formula devine:

dSE= P(F,F)+P(N,F) +P(T,N) +P(T,F) – (P(T,T) +P(N,T) +P(F,N) +P(F,T))

Observaţia directă a copiilor în timpul utilizării aplicaţiei “Biblioteca 3D”, duce la concluzia

că vectorii α’ şiβ’ sunt mai buni pentru această aplicaţie (copilul care trece din starea F în T

are o mare probabilitate să părăsească aplicaţia). În general, vectorii de ponderi depind de arhitectura aplicaţiei pe care se lucrează. Deci avem:

α’ = ( 1, 1 , 1, 2 ) si β’= ( 1, 1 , 1, 2 ) şi formula devine:

dSE= P(F,F)+P(N,F) +P(T,N) +2P(T,F) – (P(T,T) +P(N,T) +P(F,N) +2P(F,T))

Pentru a defini un interval finit la care ne raportăm, normalizăm dSE şi vom avea:

Definiţia 11a. Fie

dnSE=dSE /(

),

50

măsura normalizată a “stării de bine”, unde α = ( α1 , α2 , α3 , α4 ) și β = (β1 , β2 , β3 , β4 ) ,

sunt vectori de ponderi de numere reale determinate empiric iar dSE este dat de Definiţia 11.

În acest caz, vom avea dnSE [-1, +1]. În continuare, valori pozitive şi cât mai apropiate de

unu ale lui dnSE caracterizează o aplicaţie bună. Valorile negative au ca semnificaţie că

utilizarea aplicaţiei “deprimă” utilizatorul.

9.2.2. Modelarea după starea de oboseală (MSO)

Pentru acest caz definim starea modelului Markov ca fiind elementele mulţimii SO (vezi Figura 9.5). Probabilităţile de tranziţie sunt calculate similar cu MSE.

Similar MSE, arcele albastre reprezintă tranziţii “bune”, cele negre tranziţii “neutre”, iar cele

roşii sunt tranziţii “rele”. O interacţiune bună utilizator-aplicaţie avea valori mari pentru

P(F,F), P(N,F), P(T,N) şi P(T,F), respectiv valori mici pentru P(T,T), P(N,T), P(F,N) respectiv P(F,T). Tranziţia P(N,N) nu oferă nici o informaţie utilă.

Normal

P(N,S)

Stimulat

Obosit

P(S,N)

P(N,N)

P(O,O)

P(S,S)

P(S,O)

P(O,S)

P(N,O)P(O,N)

Figura 9.5 – Modelarea stării de stimulare/oboseală folosind un lanţ Markov

Definiţia 12. Fie

DSO= α1 P(S,S)+ α2 P(N,S) + α3 P(O,N) + α4 P(O,S) – (β5 P(O,O) + β6 P(N,O) + β7 P(S,N) + β8

P(S,O)),

o măsură a “stării de bine” pe care o simte un utilizator când utilizează o aplicaţie, unde

α = ( α1, α2 , α3 , α4 ) şi β = (β1 , β2 , β3 , β4) , sunt vectori de ponderi de numere reale

nenegative, valori determinate empiric, cu cel puţin o valoare nenulă.

În cazul în care considerăm că toate tranziţiile au acelaşi impact asupra utilizatorului, vom

avea:

α = ( 1, 1 , 1, 1) şi β= ( 1, 1 , 1, 1) şi formula devine:

dSO= P(S,S)+P(N,S) +P(O,N) +P(O,S) – (P(O,O) +P(N,O) +P(S,N) +P(S,O))

Dorim să normalizăm dSO şi vom avea:

Definiţia 12a. Fie

DnSO=dSO /(

),

măsura normalizată a “stării de oboseală”, unde α = ( α1 , α2 , α3 , α4 ) și β = (β1 , β2 , β3, β4 ) ,

sunt vectori de ponderi de numere reale determinate empiric iar dSO este dat de Definiţia 12.

51

În acest caz, vom avea dnSO [-1, +1]. Valori pozitive şi cât mai apropiate de unu ale lui dnSE

caracterizează o aplicaţie bună. Valorile negative au ca semnificaţie că utilizarea aplicaţiei “obosesc” utilizatorul.

9.2.3. Modelarea după paginile atinse (MP)

O sesiune într-o aplicaţie educaţională este o succesiune ordonată de pagini care începe de

obicei cu o pagină de navigare, apoi continuă cu pagini din mulţimea Pg (vezi definițiile

1,2,3). Dacă definim starea în modelul Markov ca un element al mulţimii Pg, modelul ar

putea fi ca şi cel din Figura 9.6. Am presupus că trecerea dintr-o pagină utilă la alta se poate face doar în succesiunea dată de mulţimea ordonată P.

Pn1 Pn2 Pnk

P1 P2 Pn

EscS

...

...

......

...

...

Figura 9.6 – Lanţ Markov pe paginile unei aplicaţii

Starea de start S este dată de intrarea în aplicaţie, iar starea de ieşire este dată de ieşirea din aplicaţie.

În cercetările noastre nu vom ţine cont pe care dintre paginile Pn ne găsim, ci doar dacă ne

găsim pe o pagină de navigare sau nu. În acest caz vom reduce mulţimea Pn la un singur element. Modelul Markov devine cel din Figura 9.7.

Pn

P1 P2 Pn

EscS

...

...

...

Figura 9.7 – Lanţ Markov pe paginile unei aplicaţii cu o singură pagină de navigare

Atât pentru modelul din Figura 9.6 cât şi pentru cel din Figura 9.7, se poate considera că

starea Pn este identică cu starea de ieşire. Acesta este cazul în care considerăm că aplicaţia

educaţională şi-a îndeplinit rolul în momentul în care a fost “livrată” ultima pagină utilă din mulţimea P.

52

Un caz particular al modelului din Figura 9.7 îl reprezintă cazul în care nu există navigare

directă între paginile utile. În acest caz, orice trecere de la o pagina utilă la alta va trece prin

starea de navigare Pn. Modelul va fi acum cel prezentat în figura 9.8.

Pn

P1 P2 Pn

EscS

...

......

Figura 9.8 – Lanţ Markov pe paginile unei aplicaţii cu o singură pagină de navigare, fără

navigare directă între paginile utile

Variante adaptate/simplificate ale acestui model general pe cazuri concrete (“Biblioteca 3D”) vor fi detailate în capitolul cu rezultate.

O sesiune a unui utilizator este definită de o succesiune de stări ale modelului Markov, adică

(S, Stare1, Stare2, ..., Starem, Esc), unde Starei reprezintă orice stare a modelului Markov.

Orice stare poate să apară de zero, unu sau mai multe ori într-o sesiune, dar pentru ca o sesiune să fie cu succes:

1. Fiecare dintre stările Pi , i=1,n (pagini utile) ar trebui să apară cel puţin o singură dată.

(Succ1)

2. La atingerea stării Pi toate stările Pj, j=1,i-1, ar trebui să fie deja atinse. (Succ2)

O sesiune “perfectă” ar trebui să fie de forma (S, Pn, P1, P2, ..., Pn, Esc).

Trebuie să definim o măsură pentru cât de “bună” este o sesiune. Pentru aceasta definim (Sadagopan and Li 2008), scorul de probabilitare (likelihood score).

Definiţia 13. Se dă modelul Markov având ca stări mulţimea {S, Pn, P1, P2, ..., Pn, Esc} şi o sesiune (S, Stare1, Stare2, ..., Starem, Esc) de lungime m+2. Scorul de probabilitate va fi definit de:

ϕ = Pr(S , Stare1) ∙ Pr(Stare1 , Stare2) ∙ ... ∙ Pr(Starem-1 , Starem) ∙ Pr(Starem , Esc).

Cum scorul de probabilitate este obţinut prin înmulţirea probabilitatilor individuale de

tranziţie, o sesiune care are o succesiune mai lungă va avea o valoare mai mica a lui ϕ.Altfel

spus, (Succ1) si (Succ2) ne asigură ca întreaga lecţie a fost “transmisă” către utilizator, iar o valoare cât mai mare a lui ϕ ne spune cî lecţia a fost transmisă optim.

O altă masură poate fi data de:

Definiţia 14. Se dă modelul Markov având ca stări mulţimea {S, Pn, P1, P2, ..., Pn, Esc} şi o sesiune (S, Stare1, Stare2, ..., Starem, Esc) de lungime m+1.Definim MLHavg (average Markovian likelihood), ca:

53

Această măsură defineşte cât de aproape a fost sesiunea curentă faţă de o sesiune uzuală (medie, obişnuită).

În cazul în care (Succ2) este îndeplinită, dar (Succ1) nu, avem situaţia în care lecţia a fost

parcursă în ordine corectă, dar ea nu a fost finalizată în sesiunea curentă. Acesta poate fi

cazul în care, de exemplu, sesiunea curentă este limitată în timp, iar persoana care utilizează

aplicaţia nu se încadrează în acest timp. În acest caz (vezi Definiţiile 2,3), cu cât card(E) este

mai mare, cu atât sesiunea este mai bună (adică un număr mai mare de pagini utile au fost

accesate de către utilizator).

Considerând un model Markov ca cel din Figura 9.7 şi două sesiuni S1 şi S2, algoritmul care determină care dintre sesiuni a fost mai bună este dat în Figura 9.9.

// Algoritm “compara sesiuni”

daca ( card(E1) > card(E2) ) atunci

scrie(“Sesiunea 1 e mai buna”);

altfel

daca ( card(E1) < card(E2) ) atunci

scrie(“Sesiunea 2 e mai buna”)

altfel

daca (ϕ (S1) >ϕ (S2)) atunci

scrie("Sesiunea 1 e mai buna")

altfel

daca (ϕ (S1) <ϕ (S2)) atunci

scrie("Sesiunea 2 e mai buna")

altfel

scrie("Sesiuni similare")

Figura 9.9 – Algoritmul “Compară sesiuni”

9.2.4. Alte modele Markov

Putem defini o serie de modele hibride, în care stările sunt date de perechi ale stărilor din

modelele Mp+MSE sau Mp+MSO. Aceste modele tind să devină mai complexe, dar pot să ofere o serie de informaţii utile faţă de comportamentul utilizatorului.

Cel mai complex model Markov ar fi cel în care starea este dată de un triplet format din

(Mp,MSE,MSO).

Aceste modele nu le vom defini în mod general, în schimb vor apărea pe cazuri concrete în studiile efectuate.

9.3. Model multidimensional

Modelele anterior definite nu ţin cont de o serie de caracteristici ale sesiunilor, cum ar fi

timpul petrecut în aplicaţie sau acţiunile utilizatorului. Pentru a le cuprinde, propunem un

model 5-dimensional al sesiunii, model care poate fi utilzat pentru a compara două sesiuni

diferite ale unei aplicaţii.

54

Pentru a caracteriza o sesiune din perspectiva timpului putem utiliza valorile tuşi tn. Acestea

reprezintă valori absolute în cadrul unei sesiuni şi le normalizăm. Ne interesează mai puţin

timpul total petrecut în aplicaţie, ci mai curând procentul de timp util faţă de procentul de timp de navigare.

Definiţia 15. Fie Mtimp=α1tu/tt -α2tn/tt, unde α1>0 si α2>0 sunt ponderi determinate empiric.

Mtimp ne dă o masură a cât de eficient a fost petrecut timpul într-o sesiune, valori mari ale

acesteia însemnând o sesiune mai bună. Dacă, de exemplu, paginile de navigare reprezintă un atu al aplicaţiei (“Biblioteca 3D”) atunci valoarea lui α2 scade.

Aplicăm un raţionament similar pentru modelarea acţiunilor şi avem:

Definiţia 16. Fie Mact=β1nau/na – β2nai/na, unde β 1>0 şiβ 2>0 sunt ponderi determinate empiric.

Din nou, sunt de dorit valori mari ale Mact. Prin utilizarea ponderilor putem controla, dacă

dorim, influenţa acţiunilor utile versus acţiuni inutile (de navigare). În cea mai simplă

variantă, când β1= β2 considerăm că o acţiune utilă (cum ar fi interacţiunea cu o lecţie

multimedia în aplicaţia “Energie”) va compensa o acţiune de navigare în căutarea unei noi

lecţii. În alte cazuri (“Biblioteca 3D”), când numărul de acţiuni de navigare este mare, vom

seta β1 mult mai mare decât β2.

Pentru a defini impactul stării de fericire şi al stării de oboseală asupra sesiunii, vom utiliza

modelele Markov MSE si MSO. Probabilităţile de tranziţie trebuie anterior obţinute prin studii de caz.

Definiţia 17. Fie Memo=γ1dnES + γ2dnSO, unde γ1>0 si γ2>0 sunt ponderi determinate empiric.

În condiţiile în care utilizatorul este copil vom avea γ1>γ2, starea emoţianală va avea influenţa mai mare decât starea de oboseală.

Utilizând definiţiile anterioare, integrarea în modelul 5-dimensional este:

Definiţia 18. Se dau modelele Markov Mp, MSE, ţi MSO.O sesiune S este caracterizată prin:

S ≡ (ne/np,ln ϕ(S)), Mtimp, Mact, Memo)

Unde:

1. ne/np va fi o valoare în intervalul (0,1] care caracterizează cât din lecţie a fost

transmisă (Definiţiile 1-3)

2. ϕ – caracterizează eficienţa sesiunii pe baza modelului Markov MP (Definiţia 13)

3. Mtimp– caracterizează sesiunea din perpectiva timpului de utilizare (Definiţia 15)

4. Mact– caracterizează sesiunea din perpectiva acţiunilor utilizatorului (Definiţia 16)

5. Memo– caracterizează aplicaţia din perpectiva stării de fericire/oboseală (Definiţia 17)

Primii patru parametri ai modelului (ne/np , ln(ϕ(S)), Mtimp , Mact , Memo) indică o dimensiune

diferită a sesiunii şi toţi parametrii ar trebui să aibă valori cât mai mari, iar Memo

caracterizează aplicaţia în general.

Utilizarea modelului în practică urmăreşte următorii paşi:

Fie S={S1, S2, ..., Sn}, mulţimea de sesiuni.

1. Se adună informaţiile necesare modelului pentru o mulţime de sesiuni.

2. Se calculează, pentru fiecare sesiune, valorile (ne/np , ln(ϕ), Mtimp , Mact , Memo).

55

3. Dacă Memo este negativ -> aplicaţia are un impact negativ din punct de vedere al stării

(emoţionale/de oboseală) utilizatorului.

4. Se construiesc np+1 clustere cu sesiuni, după valoarea (ne/np), sesiunile din clusterul

cu valoare unu fiind cele mai bune din punct de vedere educaţional, cele cu valoare

zero fiind inutile din acest punct de vedere.

5. În cadrul fiecărului cluster, sesiunile sunt sortate după ln(ϕ). Avem două variante:

a. Dacă avem mai multe valori egale ale ln(ϕ) se utilizează Mtimp şi/sau Mact

pentru a ordona sesiunile.

b. Valori apropiate ale lui ln(ϕ) formează subclustere, iar în cadrul lor decizia de

a ordona sesiunile se face după Mtimp şi/sau Mact.

9.4. Concluzii

În acest capitol am definit un model matematic care permite caracterizarea unei sesiuni

utilizator a unei aplicații educaționale. Pentru aceasta:

am definit entitățile cu care lucrează modelul,

am definit lanțurile Markov utilizate în modelul final,

am definit un algoritm care permite compararea a două sesiuni,

am definit un model 5 dimensional care permite caracterizarea sesiunii,

am definit cum se poate utiliza modelul propus în practică

56

10. Studiu de caz “Biblioteca 3D”. Validarea modelului

matematic

În capitolul 9. am definit un model 5-dimensional ce caracterizează o sesiune. În acest capitol

vom descrie un studiu de caz efectuat pe un software educaţional, “Biblioteca 3D”, studiu pe care validăm modelul matematic propus.

10.1. Descrierea studiului

Studiul a durat un număr de 4 zile (aproximativ 5 ore pe zi), în luna octombrie 2011. La acest studiu de caz au participat un numar de:

1. 33 de copii din grupa de vârsta 8-10 ani.

2. Un învăţător.

3. Doi evaluatori.

Structura pe vârste este dată în figura 10.0.

Figura 10.0 – Structura eşantionului de copii pe vârste şi gen

Toţi copiii sunt experimentaţi în utilizarea mouse-ului şi a tastaturii. Versiunea de software

utilizată a fost 1.20 (vezi capitolul de design), ultima realizată printr-o serie de iteraţii

succesive în care copiii au avut rol în design-ul aplicatiei. În aplicaţie a fost introdusă o poveste, pe patru pagini repartizate în scena 3D, după cum apare în tabelul 10.1.

Definirea pozițiilor acestor pagini a fost realizată împreună cu cei 5 copii cu care am lucrat.

Împărțirea poveștii în mai multe părți, părți care trebuie căutate înainte de accesare, respectiv

introducerea indicațiilor, sunt tot idei ale copiilor.

Pagina Localizare

Page1 Vizibilă din punctul de start în aplicaţie, etajul 1 al bibliotecii

Page2 La etajul 1

Page3 La parter

Page4 La parter (cel mai dificil de localizat)

Tabelul 10.1

Metodologie

1. În prima zi a studiului, copiii şi evaluatorii petrec 50 minute pentru a se cunoaşte.

57

2. Sunt anuntaţi că studiul va avea loc în altă sală, că vor participa pe rând la el şi că va

trebui să-şi aducă un creion cu ei;fiecare dintre copii utilizează singur aplicaţia pentru

a evita diferite influenţe din partea colegilor, mai ales a celor care o cunosc deja.

3. Într-o sală liberă, copilul primeşte un laptop şi două foi (Figura 10.1 şi Figura 10.2).

4. Copilul este anunţat că trebuie să găsească o poveste în mediu-ul 3D şi să o citească;

fiecare din paginile povestii conţin un indiciu spre următoarea pagină.

5. Copilul află că:

o Tastele W, A, S şi D înseamnă deplasare

o Tasta Esc înseamnă ieşirea (definitivă) din aplicaţie

o Mişcarea mouse-ului schimbă direcţia în care se priveşte în scena 3D

o Click accesează o pagină de poveste, dacă suntem destul de apropiaţi de ea

6. Copilul porneşte aplicaţia, instalată pe un laptop şi desenează cum se simte în primul

tabel cu feţe; i se explică faptul că la descoperirea unei noi pagini din poveste, ei

trebuie să deseneze cum se simt în acel moment.

7. Copiii utilizează aplicaţia şi colorează în chestionarul din Figura 10.5 în momente de

timp în care ating punctele cheie din aplicaţie, inclusiv la intrarea pe ultima pagină a

poveştii.

8. După ieşirea din aplicaţie completează un chestionar

În timpul rulării, aplicaţia reţine acţiunile copilului, aşa cum sunt ele definite în capitolul 9. Conform Definiţiilor 1-3, avem:

Paginile aplicaţiei sunt date de Pg = {Pn, Page1, Page2, Page3, Page4}, unde Pn este întregul

mediul 3D în care copilul caută povestea şi Page1 – Page4 sunt paginile poveştii

Paginile utile P= { Page1, Page2, Page3, Page4},unde pentru a forţa respectarea regulii

(Succ2), aplicaţia este setată în aşa fel încât Pi apare doar dacă Pi-1 a fost deschisă, i=2,4.

Paginile efectiv atinse într-o sesiune vor respecta relaţia E⊆ P şi vor depinde de sesiunea de rulare.

Exemple de sesiuni ar fi, unde S reprezintă starea de start (pornirea aplicaţiei):

1. (S, Pn,Esc) – copilul nu a atins nici o pagina utilă

2. (S, Pn, Page1, Pn, Page2, Pn, Page3, Pn, Page4, Esc) – o sesiune “perfectă”, copilul

a accesat toată povestea, fără să repete pagini

3. (S, Pn, Page1, Pn, Page1, Pn,Esc) – copilul nu a găsit pagina 2

Definiţiile 4-7 dau dimensiunea timpului aplicaţiei, iar definiţiile 8-9 dau dimensiunea acţiunilor utilizator.

În conformitate cu prima parte a definiţiei 8, trebuie să avem o listă clară a modului de în care

utilizatorul interacţioneaza cu aplicaţia. Aceasta este: (key-down(„W‟), key-down(„A‟), key-

down(„S‟), key-down(„D‟), key-up(„W‟), key-up(„A‟), key-up(„S‟), key-up(„D‟), push(„Esc‟), left-click). Orice alt eveniment este ignorat de către aplicaţie şi nu va fi reţinut ca o acţiune.

Pentru a avea datele necesare implementării modelului, fiecare acţiune a utilizatorului este

reţinută într-un fişier cu structura definită în figura 10.2:

START ?

TIMESTAMP ACTIUNE 1 [optional PARAMETRI ACTIUNE1] [optional ?]

TIMESTAMP ACTIUNE 2 [optional PARAMETRI ACTIUNE2]

58

..........................................

TIMESTAMP ESC

STOP ?

Figura 10.2 – Structura fisierului de iesire

Un exemplu de sesiune salvată este dată în figura 10.3.

START ?

12/22/2011 8:10:33 AM 80 KEY W down

12/22/2011 8:10:33 AM 500 KEY W up

12/22/2011 8:10:42 AM 596 KEY W down

......... ......... ......... ......... ......... ......... ..................

12/22/2011 8:13:02 AM 965 KEY D down

12/22/2011 8:15:29 AM 965 HIT 1 1 ?

12/22/2011 8:15:41 AM 758 KEY W down

.............................................................................

12/22/2011 8:35:23 AM 86 HIT 4 1

12/22/2011 8:36:54 AM 500 KEY ESC down

STOP ?

Figura 10.3 – Un exemplu de fişier de ieşire (“_8-10-stat-out.txt”)

Semnele albastre de întrebare nu apar în fişier, ele indică doar locurile unde vom completa starea afectivă/de oboseală a copilului când integrăm datele obţinute.

Numărul de acţiuni na, nai, nau, respectiv timpii tt, tu, tn vor fi determinaţi tot din fişierele de ieşire.

Câteva rezultate interesante le putem găsim numai prin prelucrarea datelor din fişiere (vezi

subcapitolul 10.5).

10.2. Obţinerea datelor legate de emoţii/oboseală

În secţiunea 8.10.5 am concluzionat că cea mai bună metodă de a obţine rezultatele stărilor de

fericire şi de oboseală de la copii vor fi obţinute prin metoda AG-C (descrisă în capitolul 8 ).

Data şi ora de start au fost utilizate pentru a face sincronizarea cu fişierele în care am

înregistrat acţiunile utilizatorilor în aplicaţie (vezi semnele de întrebare din structura fişierelor

de salvare a acţiunilor).

Intergrarea datelor obţinute direct din aplicaţie şi a celor obţinute pe hârtie s-a făcut “de

mână”. Pentru fiecare fişier de ieşire s-a identificat chestionarul corect, apoi s-a editat fişierul

într-un editor de text şi s-au completat datele “subiective” în locul semnelor de întrebare din

Figurile 10.2 și 10.3.

Mai departe am utilizat o aplicaţie pentru a parcurge fişierele şi a interpreta datele din ele. Am salvat informaţiile utile despre:

1. Fiecare sesiune în parte (33 de fişiere cu rezultate).

2. Matricile de probalititate de tranziţie pentru diferite modele Markov (6 fişiere cu

rezultate).

3. Un fişier care reţine o integrare a tuturor sesiunilor.

4. Un fişier temporar pentru depanare.

59

Fişierele sunt în format csv (comma separated values) pentru o mai mare compatibilitate cu software-ul de prelucrare statistică de tip MS Excel sau SPSS

10.3. Construirea modelelor Markov (Mp, MSE si MSO)

Pentru modul de calcul al diferitelor măsuri vezi secțiunea 9.2.1. Vom utiliza notațiile din

definiția 10, deci SE={fericit (F), normal (N), trist (T)} este mulțimea de stări emoționale și

SO={stimulat (S), normal (N), obosit (O)} mulțimea stărilor de oboseală. Probabilitățile sunt date în procente.

10.3.1. Modelul MSE

Matricea de probabilităţi de tranziţie este dată în tabelul 10.3.1.

Fericit Normal Trist

Fericit 94.32 4.8 0.87

Normal 11.11 83.95 4.94

Trist 21.05 0 78.95 Tabelul 10.3.1 – Matricea probabilităţilor de tranziţie a MSE

Figura 10.3.1 ne dă o reprezentare grafică a modelului.

Normal

11.11

Fericit

Trist

4.8

83.95

78.95

94.32

0.87

21.05%4.94

Figura 10.3.1 – Modelul MSE

La o primă privire, Figura 10.3.1 „arată bine”. Motivul? Arcele roşii din modelul teoretic

(Figura 9.4) au valori mai mici faţă de arcele albastre. Singura tranziţie „rea” cu valori mari

este (T,T), adică un utilizator trist tinde să rămână trist în continuare în aproape 80% din

situaţii.

Câteva exemple de sesiuni concrete, le găsim în tabelul 10.3.2.

Utilizator Sesiune Observaţii

_10-16-stat-out.txt (F,N,N,F,F,F,F,F,F) Sesiune obişnuită, utilizatorul trece din starea F în starea N, apoi revine în F

_10-52-stat-out.txt (N,F,F,F,F,F,F,F,F,N,N,F,F) Sesiune obişnuită

_10-18-stat-out.txt (N,T,T,F,F,F,F,T,T,T,T,T,T) Sesiune atipică, utilizatorul poate avea probleme cu găsirea unei pagini

_11-19-stat-out.txt (F,N) Sesiune atipică, utilizatorul părăseşte aplicaţia fără să atingă nici o pagină utilă

Tabelul 10.3.2 – Exemple de sesiuni

60

Definiţia 11 dă o măsură a “stării de bine” ca fiind dată de formula:

dES= α1 P(F,F)+ α2 P(N,F) + α3 P(T,N) + α4 P(T,F) – (β5 P(T,T) + β6 P(N,T) + β7 P(F,N) + β8 P(F,T)),

unde α = ( α1 , α2 , α3 , α4 ) şi β = ( β1 , β2 , β3 , β4 ) , sunt vectori de ponderi determinaţi empiric.

Pentru a găsi valori cât mai apropiate de adevăr pentru cei doi vectori de ponderi, ar trebui

analizat ce efecte au diferite tranziţii asupra utilizatorului. O primă observaţie directă, din

timpul studiului de caz, ne face să credem că α4şiβ8au o mai mare influenţă asupra deciziilor

utilizatorului. Este nevoie de extinderea studiului pe un număr mai mare de copii pentru a determina dacă există o corelaţie între tranziţiile din model şi acţiunile acestuia.

Vom utiliza vectorii de ponderi α = ( 1, 1 , 1, 2 ) şi β= ( 1, 1 , 1, 2).

Avem:

dSE = P(F,F)+P(N,F) +P(T,N) +2P(T,F) – (P(T,T) +P(N,T) +P(F,N) +2P(F,T))=

= 168.58%- 96.6%

Deci vom avea dSE=0.7198

Calculăm

dnES =dES /(

) = 0.7196 / 10

Deci, aproximând, vom avea

dnSE=0.072

10.3.2. Modelul MSO


Obosit Normal

Stimulat

85.71

94.57

82.98

17.02

5.4314.29

Figura 10.3.2 – Modelul MSO

Interesant este faptul că nu avemdeloc tranziţi între stările Normal şi Obosit. În rest, aceleaşi

observaţii ca în Figura 6.3.1, adică arcele „bune” au un procentaj bun. Mai mult, în afară de

tranziţia (O,O), în acest model nici o stare nu duce la starea Obosit. Tranziţia (O,O) are o

probabilitate de 85%, deci „dacă eşti obosit, aplicaţia nu te trezeşte”.

Câteva exemple de sesiuni concrete, din perspectiva stării de oboseală, le găsim în tabelul 10.3.3. Am ales aceiaşi utilizatori ca cei din tabelul 10.3.2.

61


_10-16-stat-out.txt (S,N,N,S,S,S,S,S,S)

Sesiune obisnuită, utilizatorul trece din starea S în starea N, apoi revine în S

_10-52-stat-out.txt (N,N,N,N,N,N,N,N,N,S,S,S,S) Sesiune obişnuită, utilizatorul trece din starea N în starea S

_10-18-stat-out.txt (N,N,N,N,N,N,N,S,S,S,S,S,S)

Sesiune obişnuită (în Tabelul 6.3.2 avem o sesiune atipică)

_11-19-stat-out.txt (S,N)

Sesiune atipică, utilizatorul părăseşte aplicaţia fără să atingă nici o pagină utilă


În definiţia 12 avem:

DSO= α1 P(S,S)+ α2 P(N,S) + α3 P(O,N) + α4 P(O,S) – (β5 P(O,O) + β6 P(N,O) + β7 P(S,N) + β8 P(S,O)),

unde α = ( α1 , α2 , α3 , α4 ) si β = ( β1 , β2 , β3 , β4 ) , sunt vectori de ponderi determinaţi empiric.

S-ar impune o determinare vectorilor de ponderi, dar deocamdată de bazăm pe observaţiile

directe din timpul studiului. Nu am remarcat ca vreuna din tranziţii să influenţeze preponderent acţiunile utilizatorului.

Vom utiliza vectorii de ponderi α = ( 1, 1 , 1, 1 ) şi β= ( 1, 1 , 1, 1 ), deci formula devine


Avem:


= 94.57% + 17.02% + 0% + 14.29% – (85.71% + 0% + 5.43% + 0%)

= 125.88% - 91.14%

Deci vom avea dSO = 0.3474

Calculăm

dnSO= dSO /(

), =0.3474/ 8

Deci, aproximând, vom avea

dnSO=0.043

10.3.3. Modelul MP

Stările în acest model sunt date de mulţimea {Base (B), Page1 (P1), Page2(P2), Page3(P3), Page4(P4), Esc(E)}, unde:

1. P1 este prima pagină utilă, accesibilă de la iniţializarea aplicaţiei.

2. P2, P3, P4 - următoarele pagini utile; ele devin accesibile după ce se ating paginile

imediat inferioare.

3. Base –reprezintă pagina de navigare, în acest caz mediul 3D. În condiţiile aplicaţiei,

acestă stare cuprinde de fapt cinci substări (vezi figurile 5.6 si 5.7). Acestea ar fi

62

{Base1, Base12, Base123, Base1234}, unde Base123 ar fi starea de navigare din care sunt

accesibile paginile P1, P2 si P3.

4. Esc – starea de ieşire din aplicaţie şi încheierea sesiunii.

5. Starea de start este B.

Model MP ne oferă o privire de ansamblu asupra acccesărilor paginilor utile.

Valorile marcate cu albastru din Tabelul 10.3.4 sunt toate 0 pentru că paginile utile nu sunt accesibile unele din altele (vezi modelul din Figura 9.8).


Sesiunile concrete prezentate în sectiunile 10.3.1 și 10.3.2 sunt reluate pe MP în Tabel 10.3.5.


_10-16-stat-out.txt (B, P1, B, P2, B, P3, B, P4, E)

Sesiune „perfectă”, utilizatorul atinge paginile utile câte o singură dată

_10-52-stat-out.txt (B, P1, B, P1, B, P2, B, P2, B, P3, B, P4, E)

Sesiune obişnuită, utilizatorul atinge toate paginile utile, dar repetă P1 şi P2

_10-18-stat-out.txt (B, P1, B, P2, B, P2, B, P3, B, P3, B, P4, E)

Sesiune obişnuită, utilizatorul atinge toate paginile utile, dar repetă P2 şi P3

_11-19-stat-out.txt (B, E) Sesiune atipică, utilizatorul părăseşte

aplicaţia fără să atingă nici o pagină utilă


Base

Page 1

Exit

Page 2 Page 4Page 3

28.75

20.62

11.2524.38100

100100

50

100

50

15

Figura 10.3.6 – Modelul MP

Câteva observaţii directe privind figura 10.3.6:

1. Probabilitatea de 100% de a rămâne în starea Esc se traduce în “dacă ai părăsit

aplicaţia, o altă rulare înseamnă o sesiune nouă”

2. Nici unul dintre utilizatori nu a părăsit aplicaţia din stările P1, P2 şi P3

3. Din cei care au atins pagina P4 (ultima pagină utilă), jumătate au revenit în pagina de

navigare

Urmărind probabilitatea de trecere de la Base la o pagină utilă, ne aşteptăm la valori descrescătoare o dată cu creşterea indicelui paginii, motivaţia fiind faptul că avem relaţia

63

Timp_accesibil (P1) > Timp_accesibil (P2) > Timp_accesibil (P3) > Timp_accesibil (P4)

Cu toate acestea am obţinut valorile reprezentate în figura 10.3.7.

Figura 10.3.7 – Probabilităţile de tranziţie din B în Pi, i=1,4

Un motiv posibil este faptul că ultima pagină utilă, P4, este cel mai greu de găsit, P3se găseşte

la acelaşi etaj, iar indicaţia de căutare din P3 este destul de vagă. Acestea vor face ca

utilizatorii să revină la P3 mai des. O concluzie privind graficul 6.3.4 ar fi că poziţionarea P4

în mediul 3D nu este satisfăcătoare.

Definiţia 13 ne dă scorul de probabilitate ca fiind:

ϕ = Pr(S , Stare1) ∙ Pr(Stare1 , Stare2) ∙ ... ∙ Pr(Starem-1 , Starem) ∙ Pr(Starem , Esc)

iar definiţia 14:

Calculăm ϕ pentru mai multe sesiuni pentru care a fost atinsă ultima pagină utilă, S1 = (B, P1, B, P2, B, P3, B, P4, E), S2 = (B, P1, B, P1, B, P2, B, P3, B, P4, E) şi S3 = (B, P1, B, P2, B, P2, B, P3, B, P3, B, P4, E). Avem, pe rând:

Sesiunea S1 = (B, P1, B, P2, B, P3, B, P4, E)

ϕ(S1) =Pr(B,P1)* Pr(P1,B)* Pr(B,P2)* Pr(P2,B)* Pr(B,P3)* Pr(P3,B)* Pr(B,P4)* Pr(P4,E)

Cum în MP avem Pr(P1,B)=1, Pr(P2,B)=1 şi Pr(P3,B)=1, formula devine

ϕ(S1) = Pr(B,P1)* Pr(B,P2)* Pr(B,P3)* Pr(B,P4)* Pr(P4,E)

ϕ(S1) = 28.75% * 20.62% * 24.38% * 11.25% * 50% = 0.000812985384375

Avem ln (ϕ(S1)) = -7.1147974260, iar

= -0.889349678

Sesiunea S2 = (B, P1, B, P1, B, P2, B, P3, B, P4, E)

ϕ(S2) =Pr(B,P1)* Pr(P1,B)* Pr(B,P1)* Pr(P1,B)* Pr(B,P2)* Pr(P2,B)* Pr(B,P3)* Pr(P3,B)* Pr(B,P4)* Pr(P4,E) sau

ϕ(S2) = Pr(B,P1) * Pr(B,P1)* Pr(B,P2) * Pr(B,P3)* Pr(B,P4)* Pr(P4,E), adică

ϕ(S2) = 28.75% * 28.75% * 20.62% * 24.38% * 11.25% * 50% = 0.00023373329800781300

28.75

20.62

24.38

11.25

0

5

10

15

20

25

30

35

Page 1 Page 2 Page 3 Page 4

64

Avem ln (ϕ(S2)) = -8.3613298447, iar

= -0.929036649

Sesiunea S3 = (B, P1, B, P2, B, P2, B, P3, B, P3, B, P4, E)

ϕ(S3) =Pr(B,P1)* Pr(P1,B)* Pr(B,P2)* Pr(P2,B)* Pr(B,P2)* Pr(P2,B)* Pr(B,P3)* Pr(P3,B)* Pr(B,P3)* Pr(P3,B)* Pr(B,P4)* Pr(P4,E) sau:

ϕ(S3) = Pr(B,P1)* Pr(B,P2)* Pr(B,P2)* Pr(B,P3)* Pr(B,P3)*Pr(B,P4)* Pr(P4,E),

ϕ(S3) = 28.75% * 20.62% * 20.62% * 24.38% * 24.38% * 11.25% * 50% = 0.00004087004352973090

Avem ln (ϕ(S3)) = -10.1051131953, iar

= -1.01051132

Centralizând, obţinem tabelul 10.3.8

În figura 10.3.9 dăm o reprezentare grafică a acestor valori.

Figura 10.3.9 – ln(ϕ) şi pentru cele trei sesiuni

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

S1 S2 S3

-1.05

-1

-0.95

-0.9

-0.85

-0.8

S1 S2 S3

Sesiunea ϕ ln(ϕ)

S1 0.00081298538437500000 -7.1147974260 -0.889349678

S2 0.00023373329800781300 -8.3613298447 -0.929036649

S3 0.00004087004352973090 -10.1051131953 -1.01051132

Tabelul 10.3.8 – Scor de probabilitate pentru trei sesiuni

65

Se observă clar că este o varintă normalizată a ϕ. Pe exemplele alese cele două

măsuri păstrează aceeaşi tendinţă descrescătoare.

Toate cele trei sesiuni ating inclusiv ultima pagină utilă, deci E1=E2=E2=P={P1,P2,P3,P4} (Definiţia 3)

Aplicând algoritmul “Compară sesiuni” (figura 9.9), vom avea:

card(E1) = card(E2) şi ϕ(E1)>ϕ(S2) deci “Sesiunea S1 este mai bună ca sesiunea S2”

card(E2) = card(E3) şi ϕ(E2)>ϕ(S3) deci “Sesiunea S2 este mai bună ca sesiunea S3”

10.3.4. Alte modele Markov

În această secţiune vom descrie o serie de modele Markov “hibride”, în care combinăm

stările constituente ale Mp, MSE, respectiv MSO. Aceste modele pot da informatţii despre comportamentul utilizatorului în timpul navigării.

În toate modelele din acestă secţiune vom avea:

6.3.4.1. Modelul MP+SE

Fie mulţimile:

P={Base (B), Page1 (P1), Page2(P2), Page3(P3), Page4(P4), Esc(E)} – mulţimea de pagini, cu

acceaşi semnificaţie ca ăn secţiunea 6.3.3.

SE={fericit (F), normal (N), trist (T)} - mulţimea de stări emoţionale

Pentru MS+PE, definim starea modelului ca fiind o pereche ordonată (p,e), unde p P şi e SE. Figura 10.3.10 ne dă reprezentarea grafică a modelului.

66

(B,F)

(B,N)

(B,T)

(P1,T)

(P1,F)

(P1,N)

(P2,T)

(P2,F)

(P2,N)

(P3,T)

(P3,F)

(P3,N)

(P4,T)

(P4,F)

(P4,N)

(E,T)(E,F)

(E,N)

100

100

100

100

100

100

50

100

100

100

24.32

7.323.6

19.517.32

12.5

18.02

7.32

37.5

0.9

9.76

0.912.5

22.52

12.5

1.8

21.95

0.912.5

11.71

4.880.9

2.44

12.5

12.61

40

50

1.8

17.07

6.67

2.44

100

12.5

52.25%

Figura 10.3.10 – Modelul MP+SE

Câteva observaţii privind graficul din figura 10.3.10 ar fi:

1. Din cei care sunt trişti în faza de navigare (B,T).

o Jumătate trec înstarea de fericire la accesarea paginilor 2 sau 3, deci la

tranziţiile spre (P2,F) şi (P3,F).

o Cealaltă jumătate realizează doar treceri în stări de forma (?,T) (rămân trişti).

2. Toţi cei care ating ultima pagină utilă trişti (P4,T) părăsesc direct aplicaţia, fără a mai

reveni în mediul 3D.

67

3. Ceva mai mult de jumătate din cei care ating ultima pagină utilă fericiţi (P4,F) revin

în mediul 3D, restul ies direct, majoritatea în starea (E,F).

4. Din starea (P4,N) jumătate revin să navigheze în (B,N), iar jumatate ies fericiţi (E,F).

5. Din starea (B,F) se ajunge, în majoritatea cazurilor în stări (?,F).

6. Din starea (B,N) nu putem determina un comportament consecvent al tranziţiilor; de

exemplu, avem tranziţii spre oricare din stările (P1,T), (P1,N) si (P1,F), fără diferenţe

mari de probabilitate.

O concluzie din observaţiile 2-6 ar fi că starea de tristeţe sau de fericire a copilului are o

influenţămai mare asupra deciziilor pe care le ia acesta (vezi alegerea vectorilor de ponderi

α = ( 1, 1 , 1, 2) şi β= ( 1, 1 , 1, 2 ) din secţiunea 10.3.1).

10.3.4.2. Modelul MP+SO

Fie mulţimile:

P={Base (B), Page1 (P1), Page2(P2), Page3(P3), Page4(P4), Esc(E)} – mulţimea de pagini, cu

acceaşi semnificaţie ca în secţiunea 10.3.3.

SO={stimulat (S), normal (N), obosit (O)} - mulţimea stărilor de oboseală

Pentru MP+SO, definim starea modelului ca fiind o pereche ordonată (p,o), unde p P şi o SO.

Câteva observaţii privind graficul din figura 10.3.11 ar fi:

1. din starea (B,O) se ajunge, în 75% din cazuri în stari (?,O), iar în 25% din cazuri în

(P2,S)

2. în marea majoritate a cazurilor din (B,S) se trece în stari (?,S), deci copilul rămâne în

starea stimulat

3. din starea (B,N) au loc doar tranziţii spre (?,S) şi (?,N)

4. din starea (P4,N) se trece în (E,N) şi (B,N) cu o probabilitate egală

5. din starea (P4,S) se trece în (E,S) şi (B,S) cu o probabilitate egală

Nu putem trage o concluzie clară referitor la legatura între starea de oboseală şi acţiunile

utilizatorului, respectiv dacă anumite tranziţii din modelul MSO sunt mai importante decât

altele (vezi alegerea vectorilor de ponderi α = ( 1, 1 , 1, 1 ) şi β= ( 1, 1 , 1, 1 ) din secţiunea

10.3.2).

68

10.3.4.2. Modelul MP+SE+SO

Fie mulţimile:P={Base (B), Page1 (P1), Page2(P2), Page3(P3), Page4(P4), Esc(E)} – mulţimea

de pagini, cu acceaşi semnificaţie ca ăn secţiunea 10.3.3.

SE={fericit (F), normal (N), trist (T)} - mulţimea de stări emoţionale

SO={stimulat (S), normal (N), obosit (O)} - mulţimea stărilor de oboseală

Pentru MP+SE+SO, definim starea modelului ca fiind o pereche ordonată (p,e,o), unde p P,

e SE şi o SO.

(B,S)

(B,N)

(B,O)

(P1,O)

(P1,S)

(P1,N)

(P2,O)

(P2,S)

(P2,N)

(P3,S)

(P3,N)

(P4,S)

(P4,N)

(E,O)(E,S)

(E,N)

100

100

100

100

100

50

100

100

21.15

14.58

1.29

22.92

12.5

15.38

8.33

25

2.88

14.58

12.5

27.88

0.96

10.42

12.5

2.08

8.33

11.54

50

5.77

10.42 6.67

50

50

8.33

50

12.5

Figura 10.3.11 – Modelul MP+SO

69

Base-Fericit-

Stimulat

Base-Normal-Normal

Base-Suparat-Normal

Base-Fericit-Normal

Base-Normal-Obosit

Base-Normal-Stimulat

Base-Suparat-Stimulat

Base-Suparat-Obosit

Page 1-Fericit-Normal

Page 1-Fericit-

Stimulat

Page 1-Normal-Normal

Page 1-Normal-Stimulat

Page 1-Normal-Obosit

Page 1-Suparat-Normal

Page 1-Suparat-Obosit

Page 2-Happy-Normal

Page 2-Fericit-

Stimulat



Page 2-Normal-Obosit

Page 2-Suparat-Stimulat


Page 3-Fericit-

Stimulat





Page 4-Fericit-

Stimulat



Exit-Fericit-Normal

Exit-Normal-Normal

Exit-Fericit-Stimulat

Exit-Normal-Stimulat

Exit-Normal-Obosit

Exit-Suparat-Normal

100

100

100

58.85

100

100

100

50

100

100

100

100

100

100

50100

100

100

100

100

100

18.99

21.88

4.76

15.62

13.33

3.8 14.291.27 4.76

20

6.67

40

33.33

13.92

6.25

4.76

6.67

66.67

2.53

15.62

4.76

100

1.276.67

6.67

20

1.27 25

24.05

3.12

25

1.2712.5

6.25

38.1

66.7

3.12

2512.66

3.12

9.52

6.25

3.12

6.6725

12.66

12.66

46.15

3.8

3.12

50

9.5226.67

50

20

4.76

Figura 10.3.12 – Modelul MP+SE+SO

Prima şi cea mai evidentă observaţie este cea, că modelul este mult mai greu de utilizat.

Dintr-un număr de 54 de stări posibile, în urma reducerii stărilor innacesibile, rămân în continuare 31 de stări.

Câteva observaţii:

1. intrarea pe ultima pagină utilă se face în stările (P4,F,S), (P4,F,N) sau (P4,N,N)

2. nu putem determina nici o regulă clară în formarea tranziţiilor

70

10.4. Modelul 5-dimensional. Interpretare

Definiţiile 15-17 dau următoarele măsuri ce urmează a fi calculate:

Mtimp=α1tu/tt -α2tn/tt,

Mact=β1nau/na – β2nai/na,

Memo=γ1dnES + γ2dnSO,

iar definiţia 18 dă o măsură a sesiunii:

S ≡ (ne/np,ln(ϕ(S)), Mtimp, Mact, Memo)

Mai departe vom utiliza următoarele valori pentru ponderi:

α1=1, α2=,1β1=26, β2=1, γ1=2, γ2=1, deci formulele vor fi:

Mtimp=tu/tt -tn/t

Mact=26∙nau/na –nai/na

Memo=2∙dnES + dnSO

Vom determina, pe baza fişierelor de ieşire, cele cinci valori, pentru toate cele 33 de sesiuni.

Rezultatele le găsim în tabelul 10.3.9.

S1 ≡ ( 1, -7.114797, 0.785135, 0.928571, 0.158 )

S2 ≡ ( 1, -11.309086, 0.567835, 0.400943, 0.158 )

S3 ≡ ( 1, -8.693706, 0.779063, 0.398964, 0.158 )

................................................................................

S33 ≡ ( 1, -9.772737, 0.775116, 0.521127, 0.158 ) Tabelul 10.4.1 – Modelul 5-dimensional pentru sesiunile din studiul de caz

În figura 10.4.1 observăm 5 categorii de sesiuni, categorii date de ne/np.Aceasta ne dă o

împărţire la un nivel înalt a sesiunilor, dând o măsură a succesului. O aplicaţie educaţională

trebuie să atingă valoarea 1 pentru primul parametru (sau o valoare cât mai apropiată de 1).

Dacă nu avem majoritatea valorilor 1, poate fi un semn că aplicaţia educaţională

esteplistisitoare sau nu conţine informaţia dorită de către utilizator. În cazul studiului meu, aproximativ 50% din sesiuni sunt cu succes, iar aproximativ 75% sunt bune.

Figura 10.4.1 – Categorii de sesiuni

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Sesiune perfecta

Sesiune ratata

71

Se poate construi o “hartă” a acestor sesiuni, ca în figura 10.4.2, utilizând şi al doilea

parametru al modelului. Acesta dă o măsură a eficacităţii utilizării aplicaţiei, valori mai mari

ale acestuia repezentând o sesiune mai bună.

S1

S11

S15

S25 S27 S4

S5

S3 S31 S33 S7 S20

S29

S9 S2 S21

S12 S13 S32

S24

S16 S17 S19 S8 S30 S22

S6

S28 S10

S18S14

S26

S23

Figura 10.4.2 – “Harta” sesiunilor, după ne/np şi ln(ϕ)

Observăm că, deşi avem un număr de doar 33 de sesiuni, există un număr de 7 situaţii în care

avem clustere cu mai mult de un element, adică cu primii doi parametri identici. În aceste cazuri se pot utiliza Mtimp şi/sau Mact pentru determinarea sesiunilor mai bune.

De exemplu, pentru a ordona cele mai bune patru sesiuni, urmărim figura 10.4.3 care dă un

grafic al Mtimp şi Mact. Observăm că, Mtimp are variaţii foarte mici, ceea ce înseamnă că timpul nu poate fi utilizat în acest caz pentru separarea sesiunilor. Utilizând Mact putem spune că:

S11 > S1 > S15 > S25

Figura 10.4.3 – Mtimp şi Mact pentru sesiuni similare (vezi figura 10.4.2)

Interesant este că nu putem spune clar care dintre Mtimp sau Mact artrebui utilizate, ele nefiind corelate. Unii utilizatori folosesc eficient timpul (stau mult pe paginile utile) dar realizează multe acţiuni inutile la navigare, alţii stau puţin pe paginile utile, dar nu execută multe acţiuni de căutare.

-0.500000

0.000000

0.500000

1.000000

1.500000

2.000000

2.500000

3.000000

S1 S11 S15 S25

Mtimp Mact

72

O altă posibilitate de interpretare a rezultatelor este acela de a nu utiliza valoarea exactă a lui

ln(ϕ), ci de a încadra valoarea într-un interval. De exemplu, dacă am asocia valorile ln(ϕ) cu

intervale de forma [k,k+1), figura 10.4.3 s-ar transforma în figura 10.4.4.

S1

S11

S15

S25 S27

S4

S5

S3

S31

S33

S7

S20

S29

S9

S2 S21

S12 S13 S32

S24

S16 S17 S19 S8 S30 S22

S6

S28 S10

S18S14

S26

S23

Figura 10.4.4.– “Harta” sesiunilor, după ne/np şi [ln(ϕ)]

Observăm ca diferenţele de sortare apar într-un singur cluster. Pentru a ordona sesiunile, avem graficele din figura 10.4.5..

Figura 10.4.5.– Mtimp şi Mact pentru sesiunile similare din figura 10.4.4.

-0.500000

0.000000

0.500000

1.000000

1.500000

2.000000

2.500000

3.000000

S1 S11 S15 S25

Mtimp Mact

-0.600000

-0.400000

-0.200000

0.000000

0.200000

0.400000

0.600000

0.800000

1.000000

S27 S4 S5 S3

Mtimp Mact

-0.500000

0.000000

0.500000

1.000000

S31 S33 S7

Mtimp Mact

-0.500000

0.000000

0.500000

1.000000

1.500000

S20 S29 S9

Mtimp Mact

73

Pentru sesiunile (S7, S33 si S31) putem alege atât Mtimp cât şi Mact pentru a diferenţia sesiunile.

1. Sortate după Mtimp vom avea S31> S33 > S7, respectiv

2. Sortate după Mact vom avea S33 > S7 > S31

Pentru tot restul sesiunilor, alegerea corectă este Mact.

10.5. Alte rezultate

În toate graficele care urmează, timpii sunt daţi în milisecunde.

Timpii alocaţi diferitelor tipuri de deplasări nu prezintă surprize (Figura 6.5.1).

Figura 10.5.1 – Timpii de apăsare a fiecărei taste: pe fiecare utilizator / însumaţi

Evident,

1. în majoritatea timpului s-a realizat deplasarea înainte

2. deplasarea la stânga şi la dreapta s-a utilizat în mod (aproape) egal

Aceleaşi concluzii le avem dacă studiem numărul de acţiuni de deplasare (Figura 10.5.2).

Figura 10.5.2 – Numărul de apăsări ale fiecărei taste: pe fiecare utilizator / însumat

Timpul util şi cel total este dat în Figura 10.5.3.

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33

W time A time S time D time

4332761

731195 376255

743739

0

1000000

2000000

3000000

4000000

5000000

W time A time S time D time

0

50

100

150

200

250

300

350

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33

W hit A hit S hit D hit

3869

1029

495

1065

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

W hit A hit S hit D hit

74

Figura 10.5.3 – Timpul total şi cel util

Un grafic “bun” ar fi cel în care cele două grafice păstrează aceeaşi formă. Se observă că

utilizatorii 10, 18, 7 şi 24 au un procentaj mic de timp util în aplicaţie. Pe studiul nostru acest

fapt poate însemna că:

1. copilul nu ştie să utilizeze deplasarea în mediul 3D

2. nu este interesat de paginile utile, ci mai curând de descoperirea mediului 3D

3. copilul ştie povestea, nu stă să citească decât indicaţii de găsire a paginii utile

următoare

Numărul de click-uri este dat în figura 6.5.4.

Figura 10.5.4 – Numărul de clickuri şi numărul de clickuri utile pe fiecare utilizator

Cum clickuri utile se înregistrează doar în zona paginilor utile, la intrare şi la ieşire din aceste

pagini, o utilizare corectă a aplicaţiei ar implica o suprapunere perfectă a graficelor. Utilizatorii 7,8, 10, 33 realizează click-uri inutile. Explicaţii posibile:

1. utilizatorul nu reuşeşte o poziţionare corectă faţă de pagina utilă

2. utilizatorul face click-uri la întâmplare, inerând să vadă care dintre obiectele din

mediu reacţionează

Tendinţa ca utilizatorul să treacă dintr-o stare emoţională în alta la utilizarea aplicaţiei se

poate vizualiza în Figura 10.5.5. În această figură starea iniţială este dată de intrarea în

aplicaţie, iar cea finală de ieşirea din aplicaţie. Graficele nu ţin cont de posibilele variaţii în

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

1600000

1800000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Total Time Total usefull time

0

10

20

30

40

50

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Total clicks Total usefull clicks

75

timpul utilizării aplicaţiei. Dacăun copil are o succesiune de stări de fericire de forma (F, N, T, N, F), rezultatul va fi 0, chiar dacă au existat variaţii intermediare.

Figura 10.5.5 – Treceri de la o stare emoţională la alta/Trecerea de la o stare de oboseală la alta

Nu se poate determina nici o regulă, utilizatorii trecând de la o stare la alta fără nici o regulă observabilă. Interpretarea graficului este dată în tabelul 10.5.1:

Starea de fericire Starea de oboseala

Valoare De la La Valoare De la La

+2 Trist Fericit +2 Obosit Stimulat

+1 Normal Fericit +1 Normal Stimulat

+1 Trist Normal +1 Obosit Normal

0 Ramane in acceasi stare 0 Ramane in acceasi stare

-1 Normal Trist -1 Normal Obosit

-1 Fericit Normal -1 Stimulat Normal

-2 Fericit Trist -2 Stimulat Obosit

Tabelul 10.5.1 – Interpretarea Figurii 10.5.5

La prima vedere acest fapt a părut ciudat, ne aşteptam ca aplicaţia educaţională să fie un

succes, deci copiii să aibă stări “mai bune” după utilizarea ei. Motivul l-am descoperit, din

întâmplare, după un timp, chiar de la unul din copiii participanţi la studiu. Acesta a afirmat

că, la încheierea aplicaţiei s-a simţit trist pentru că “mai vreau să mă joc” şi pentru că “nu

vreau să mă duc în clasă”. În aceste condiţii, am refăcut graficul, rezultând figura 10.5.6. În

acesta, starea iniţială este dată de intrarea în aplicaţie, iar cea finală de intrarea în ultima pagină atinsă.

-3

-2

-1

0

1

2

3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Tendinta Fericire Tendinta Oboseala

76

Figura 10.5.6 – Treceri de la o stare emotională la alta/Trecerea de la o stare de oboseală la alta (V2)

Este evident că acum putem spune că aplicaţia noastră este interesantă pentru copiii prinşi în

studiu:

1. doar 9% dintre copii au simţit o scădere a sentimentului de fericire, o posibilă

explicaţie fiind că nu au reuşit să găsească toate paginile utile, adică să finalizeze

povestea

2. 24% au simţit o creştere iar restul au staţionat

3. Nici un copil nu s-a simţit mai obosit după utilizarea aplicaţiei

4. 42% dintre copii s-au simţit mai stimulaţi

10.6. 3D versus 2D

Copiii au completat, ca o ultimă fază a studiului, răspunsul la cele două întrebări din figura

10.6.1.

Răspunsurile au fost interpretate şi avem rezultatele şi figura 10.6.1 şi 10.6.2.

Figura 10.6.1 –Copiii preferă mediul 3D

Este evident că majoritatea preferă mediul 3D, doar 4 au răspuns ca preferă aplicaţiile 2D, iar

2 au fost nehotărâţi. Menţionăm că toţi copiii participanţi la studiu cunosc aplicaţia“Energie” şi au putut să facă referinţă la ea, inclusiv să o redeschidă înainte de a da răspunsul.

Un număr de 28 de copiii au ales aplicatiile 3D, motivaţia lor fiind:

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Tendinta Fericire Tendinta Oboseala

77

Figura 10.6.2 –Motivul pentru care copiii preferă mediul 3D

10.7. Concluzii

În acest capitol am realizat un studiu de caz, fiind utilizate datele obținute în urma execuției a

33 de sesiuni de utilizare a aplicației “Biblioteca 3D”. Câteva dintre principalele concluzii sunt:

Studiul realizat pe aplicația “Biblioteca 3D” a reprezentat un succes.

Metodologia de determinare a stării afective/de oboseală a copiilor s-a dovedit a fi

funcțională.

Observații directe, introducerea datelor culese din studiu și construirea/interpretarea

modelelor Markov au dat ponderile modelului.

Am utilizat modelul matematic pentru a construi 33 de sesiuni utilizator.

Modelul a permis clasificarea cu succes a acestor sesiuni.

Studierea altor date obținute din studiu dovedește că aplicația place copiilor.

Copiii preferă aplicațiile 3D, față de cele 2D, motivul principal fiind gradul mai

ridicat de interactivitate și realism.

78

11. Concluzii și dezvoltări ulterioare

11.1 Concluzii principale

- Atragerea copiilor ca parteneri de design sau in rol de utilizatori este posibilă și utilă,

dar reprezintă o provocare. Dezvoltarea softurilor educaţionale împreună cu copiii

implică o serie de dificultăţi specifice, dificultati peste care am trecut prin tratarea

copiilor ca parteneri egali si prin ajutorul oferit de cadrele didactice.

- Realizarea unor interfeţe grafice care să fie agreate de către majoritatea copiilor poate

fi realizata doar prin implicarea lor in echipele de dezvoltare a produselor

educationale

- În urma cercetărilor noastre în privința modului de colectare a datelor referitoare la

starea emoțională si a starii de oboseală, am dedus că copiii preferă metoda AG-C

(Affect Grid for Children), respectiv ca feţele stilizate sunt sugestive pentru copii.

- În acest context, am hotărât ca în studiile în care doresc să obţin starea emoţională a

copilului să se utilizeze un chestionar cu zece feţe stilizate dispuse aleator.

- Utilizarea acestui chestionar in timpul utilizarii aplicatiei a reprezentat un factor

disturbator, dar cu impact mic asupra rezultatului final

- Am definit un model matematic care permite caracterizarea unei sesiuni utilizator a

unei aplicații educaționale. Pentru aceasta:

o am definit entitățile cu care lucrează modelul,

o am definit lanțurile Markov utilizate în modelul final,

o am definit un algoritm care permite compararea a două sesiuni,

o am definit un model 5 dimensional care permite caracterizarea sesiunii,

o am definit cum se poate utiliza modelul propus în practică.

- Studiul realizat pe aplicația “Biblioteca 3D”, la care au participat un numar de 33 de

copii, cu varste intre 8 si 10 ani, a reprezentat un succes, validand modelul matematic

propus

- Metodologia de determinare a stării afective/de oboseală a copiilor s-a dovedit a fi

functională.

- Observații directe, introducerea datelor culese din studiu și construirea/interpretarea

modelelor Markov au dat ponderile modelului.

- Am utilizat modelul matematic pentru a construi 33 de sesiuni utilizator.

- Modelul a permis clasificarea cu succes a acestor sesiuni, ceea ce validează modelul

teoretic propus.

- Studierea altor date obținute din studiu dovedește că aplicația place copiilor.

- Copiii preferă aplicațiile 3D, față de cele 2D, motivul principal fiind gradul mai ridicat de interactivitate și realism.

11.2. Dezvoltări ulterioare

În urma finalizării acestei lucrări au rămas o serie de puncte de studiu deschise spre viitor. Dintre acestea amintim:

- Continuarea studiilor de caz cu copii din grupa de vârstă 6-12 ani, în scopul validării

suplimentare a modelului propus, pe aceeași aplicație.

- Utilizarea aplicațiilor „Dentist” și „Energie” pentru validarea modelului. Pentru

aceasta, aplicațiile trebuie extinse cu un modul de înregistrare a acțiunilor

utilizatorului, similar celui din aplicația „Bibioteca 3D”.

79

- Rafinarea suplimentară a modelului propus, prin validarea ponderilor alese în lucrare,

sau eventual, găsirea a altora mai buni.

- Includerea aspectului social în aplicațiile noastre educaționale (cerută de copii, dar

încă nerealizată).

- Definirea unui cadru formal pentru întâlniri cu copiii din mai multe școli (eventual o

sală dedicată pentru acest lucru la bibliotecă?)

- Pentru aplicația „Biblioteca 3D” este necesară rescrierea motorului 3D utilizând

tehnologii mai noi.

- Testarea unor aplicații care permit obținerea automată a stării de fericire sau a stării de

oboseală (bazate pe computer vision).

- Aplicația „Input motion” va fi înlocuită cu cea bazată pe dispozitivul Kinect, apoi

vom reface studiile pentru a determina impactul care îl are asupra copiilor utilizarea unui dispozitiv de intrare neconvențional.

O planificare orientativă a viitoarelor cercetări este dat în figura 11.1. Această planificare

se bazează, în continuare, pe suportul oferit de către cadrele didactice ale școlilor generale

cu care am colaborat și până acum. Pentru a profita de colaborarea apropiată dintre copii,

învățători și mine, am decis să continui munca începută și să profit de timpul pe care

copiii îl vor petrece în clasele primare, ceea ce duce la o planificare a studiilor pe

următoarele 18 luni.

mar ‘12 iul ‘13

3

iun ‘12 oct ’12 noi ‘12 dec ‘12... feb ‘13

1 2

4

...

5

7

4

6

Figura 11.1 – Planificarea cercetărilor viitoare

Unde:

1. Finalizarea unei variante funcționale a unui modul de tip „Motion Input” bazat pe

dispozitivul Kinect și achiziționarea hardware-ului necesar. Testarea aplicației în

condiții de laborator cu un număr de 3-5 copii și înglobarea acestui modul în aplicația

„Biblioteca 3D”.

2. Cu această nouă aplicație, doresc repetarea studiului pe același eșantion de 33 de

copii, dar cu un scenariu diferit. Scenariul va trebui să conțină același număr de

pagini, cu un conținut similar, dar poziționarea paginilor în scenă trebuie să fie

diferită față de scenariul pe care am făcut testele inițiale. Sper să obțin rezultate care

să reconfirme validitatea modelului 5 dimensional propus în teză, să rafineze

parametri empirici și să determine impactul care îl au utilizarea intrărilor nestandard

asupra experienței utilizatorului copil.

3. Studiului de caz inițial a cuprins 395 de copii. Doresc realizarea unui studiu de caz

similar la care să participe, dacă este posibil, aceeași copii (sau un număr cât mai

mare dintre aceștia). Scopul meu este de a determina dacă rezultatele inițiale mai sunt

valabile, respectiv determinare tendințelor în cei aproximativ doi ani care reprezintă

diferența în timp dintre studii.

4. Testarea unor aplicații pentru determinarea automată a stărilor de fericire/oboseală a

utilizatorilor.

80

5. Implicarea unui număr cât mai mare de copii în realizarea de aplicații educaționale

sau crearea de conținut educațional. Unul dintre factorii care ar permite realizarea

acestui obiectiv este crearea unui cadru organizat în care să ne desfășurăm activitatea.

6. Realizarea unui studiu de caz în ceea ce privește utilizarea rețelelor de socializare și a

aplicațiilor software de comunicare de către copiii cu vârste între 6 și 12 ani.

Rezultatele mele arată un interes sporit al copiilor către aspectul social al aplicațiilor

educaționale, iar observații directe indică un număr mare de copii care utilizează

Facebook, Twitter, Yahoo Messenger, Skype sau diferiți furnizori de servicii de e-

mail.

7. Implementarea în cadrul aplicației „Dentist” a unui modul comunicare de tip chat, apoi (re)lansarea aplicației către publicul larg.

81

Bibliografie

1. (BY-NC-SA), C. C. (2011, 10 12). All UX evaluation methods. Retrieved 10 12, 2011, from All About UX: http://www.allaboutux.org/all-methods

2. Agarwal, A., & Meyer, A. (2009). Beyond Usability: Evaluating Emotional Response

as an Integral Part of the User Experience. CHI 2009, Boston, Massachusetts, USA

.America Reads Challenge. (1998). Retrieved March 7, 2007, from Checkpoints for

Progress in Reading and Writing for Teachers and Learning Partners:

http://www.ed.gov/pubs/CheckTeachers/index.html

3. Antle, A. (2004). Supporting children‟s emotional expression and exploration in. Proceedings of Interaction Design and Children , 97-104.

4. Austin, J. S. ( 2009). Low-cost gaze pointing and EMG clicking. ACM New York .

5. Baddeley, A. (1998). Working memory. Centre Royal Academy of Sciences III, vol. 321, no. 2–3 , 167–173.

6. Baddeley, A. (2003). Working memory: Looking back and looking forward. Nature

Reviews, Neuroscience, vol. 4, no. 10 , 829-839.

7. Baeza-Yates, R., Hurtado, C., Mendoza, M., & Dupret, G. (2005). Modeling user

search behavior. LA-WEB ’05: Proceeding sof the Third Latin American Web Congress , 242.

8. Battarbee, K., & Koskinen, I. (2005). Co-experience: user experience as interaction.

CoDesign, 1(1) , 5-18.

9. Berkovitz, J. (1994). “Graphical interfaces for young children in a software-based

mathematics curriculum,” in Proceedings of Human Factors in Computing Systems. ACM Press.

10. Biemiller, A. (2003). Vocabulary: Needed if more children are to read well. Reading

Psychology, vol. 24 , 323–335.

11. Blanch, R., Guiard, Y., & Beaudouin-Lafon, M. (2004). “Semantic pointing:

Improving target acquisition with control-display ratio adaptation,” CHI Letters, vol. 6. no. 1.

12. Boitor, C., Fratila, A., Stancu, L., Pitic, A., & Acu, A. (2011). On the need for a

model of social responsibility and public action as an ethical base for adequate ethical

and efficient resource allocation in the public health system of Romania. REVIEW OF RESEARCH AND SOCIAL INTERVENTION, VOLUME 33 .

13. Bonto-Kane, M. V. (2007). Use of formal computational models for designing

intelligent mobile device interfaces. MobileHCI '07 Proceedings of the 9th

international conference on Human computer interaction with mobile devices and services , 171-173.

14. Bransford, J. B. (2000). How People Learn: Brain, Mind, and Experience & School.

Washington, DC: National Academy Press .

15. Brown, A. L., & Campione, J. C. (1996). Psychological theory and the design of

innovative learning environments: On procedures, principles, and systems. (L.

Schauble, & R. Glaser, Eds.) Innovations in Learning: New Environments for

Education .

82

16. Browne Hutchinson, H., Bederson, B. B., & Druin, A. (2006). “The evolution of the

International Children’s Digital Library searching and browsing interface,” in

Proceedings of Interaction Design and Children 2006 . ACM Press.

17. Carroll, J. B. (1993). Human Cognitive Abilities: A Survey of Factor-Analytic Studies. New York: Cambridge University Press.

18. Case, R. (1992). The Mind‟s Staircase: Exploring the Conceptual Understandings of Children‟s Thoughts and Knowledge.

19. Cassell, J. (2004). Towards a model of technology and literacy development: Story

listening systems. Applied Developmental Psychology, vol. 25 , 75–105.

20. Chaiklin, S., & Lave, J. (1993). Understanding Practice: Perspectives on Activity and Context.

21. Chen, Z., & Siegler, R. S. (2004). Intellectual development in childhood. (R. J. Sternberg, Ed.) Handbook of Intelligence .

22. Chen, Z., Lin, F., Liu, H., Ma, W.-Y., & Wenyin, L. (2002). User intention modelling

in web applications using data mining. World Wide Web , 181-191.

23. Cobb, P., & Yackel, E. (1996). Constructivist, emergent, and sociocultural

perspectives in the context of developmental research. Educational Psychologist, vol. 31, no. 3–4 , 175–190.

24. Crook, C. (1992). “Young children’s skill in using a mouse to control a graphical

computer interface,” Computers and Education, vol. 19 . no. 3.

25. Danesh, A., Inkpen, K., Lau, F., Shu, K., & Booth, K. (2001). “Geney: Designing a

collaborative activity for the palm handheld computer,” in Proceedings of Human Factors in Computing Systems 2001. ACM Press.

26. DeLoache, J., & Smith, C. M. (1999). Early symbolic representation. (I. E. Sigel, Ed.)

Development of mental representation: Theories and Applications .

27. Dempster, F. N. (1981). Memory span: Sources of individual and developmental differences. Psychological Bulletin, vol. 89 , 63–100.

28. Deshpande, M., & Karypis, G. (2001). Selective markov models for predicting web-page accesses. 1st SIAM Data Mining Conference .

29. Desmet, P. (2000). Emotion through expression; designing mobile telephones with an

emotional fit. Modeling the Evaluation Structure of KANSEI, 3 , 103-110.

30. Desmet, P., & Hekkert, P. (2000). The basis of product emotions.

31. Dewey, J. (1959). The School and Society.

32. Diefenbach, S., & Hassenzahl, M. (2009). The Beauty Dilemma: beauty is valued but discounted in product choice. In Proc. CHI 2009 , 1419–1426.

33. Donker, A., & Reitsma, P. (2005). “Young children’s ability to use a computer mouse,” Computers and Education, vol. 48.

34. Druin, A. (1999). Cooperative inquiry: Developing new technologies for children

with. in Proceedings of Human Factors in Computing Systems (CHI 99) , 223-230.

35. Druin, A. (2002). The role of children in the design of new technology. Behaviour and Information Technology, vol. 21, no. 1, , 1-25.

83

36. Druin, A. (2002). The role of children in the design of new technology. Behaviour and Information Technology, vol. 21, no. 1 , 1-25.

37. Druin, A., Bederson, B. B., Hourcade, J. P., Sherman, L., Revelle, G., Platner, M., et

al. (2001). “Designing a digital library for young children: An intergenerational partnership,” in Proceedings of JCDL 01. ACM Press.

38. Elghazel, H., Deslandres, V., Kallel, K., & Dussauchoy, A. (2007). Clinical Pathway

Analysis Using Graph-Based Approach and Markov Models. Digital Information

Management .

39. Fisch, S. (2005). Making educational computer games „educational. Proceedings of Interaction Design and Children 2005 , 56–61.

40. Flavell, J. H., Miller, P. H., & Miller, S. A. (2002). Cognitive Development. Upper Saddle River.

41. Forlizzi, J., & Battarbee, K. (2004). Understanding experience in interactive systems.

In Proc. DIS ’04 , 261-268.

42. Forlizzi, J., & S. Ford, S. (2000). The building blocks of experience: an early framework for interaction designers. In Proc. DIS ’00, , 419–423.

43. Fratila, A., Pitic, A., Boitor, C., Sabau, M., & Marinica, A. (2010). Software for

prophylaxis of dental-maxillary disorders. Al XV-LEA CONGRES ANRO, MAI 19-21,

SIBIU.

44. Gallahue, D. L. (1989). Understanding Motor Development: Infants, Children, Adolescents.

45. Gardner, H., & Moran, S. (2006). The science of multiple intelligences theory: A response to Lynn waterhouse,. Educational Psychologist, vol. 41, no. 4, , 227-232.

46. Gibson, L., Gregor, P., & Milne, S. (2002). Proceedings of Interaction Design and

Children International Workshop. Behaviour , 42-52.

47. Gibson, L., Newall, F., & Gregor, P. (2003). Developing a web authoring tool that. Proceedings of Interaction , 23-30.

48. Greeno, J. G. (1998). The situativity of knowing, learning, and research. American Psychologist, vol. 53 , No.1 , 5-26.

49. Greeno, J. G., Collins, A., & Resnick, L. (1996). Cognition and learning. (D. Berliner,

& R. Calfee, Eds.) in Handbook of Educational Psychology , 15-46.

50. Grossman, T., & Balakrishnan, R. (2005). “The bubble cursor: Enhancing target

acquisition by dynamic resizing of the cursor’s activation area,” in Proceedings of Human Factors in Computing Systems (CHI 2005). ACM Press.

51. Guha, M. L., Druin, A., Chipman, G., Fails, J. A., Simms, S., & Farber, A. (2004).

Mixing ideas: A new technique for working with young children as design. Proceedings of Interaction Design and Children , 35-42.

52. Guha, M. L., Druin, A., Chipman, G., Fails, J. A., Simms, S., & Farber, A. (2004).

Mixing ideas: A new technique for working with young children as design partners.

Proceedings of Interaction Design and Children 2004 , 35–42.

53. Hanna, L., Risden, K., Czerwinski, M., & Alexander, K. J. (1998). “The role of

usability research in designing children’s computer products,” The Design of Children’s Technology. San Francisco: A. Druin.

84

54. Hartmann, J., Sutcliffe, A., & Angeli, A. (2008). Towards a theory of user judgment of aesthetics and user interface quality. 1-30.

55. Hassenzahl, M. (2004). The interplay of beauty, goodness, and usability in interactive

products. Human-Computer Interaction. 319–349.

56. Hassenzahl, M. (2003). The thing and I: understanding the relationship between user

and product. In M. Blythe, C. Overbeeke, A. Monk, and P. Wright, editors, Funology: From Usability to Enjoyment , 31-42.

57. Hassenzahl, M. (2008). User experience (UX): towards an experiential perspective on

product quality. In Proc. IHM ’08 , 11-15.

58. Hassenzahl, M., & Tractinsky, N. (2006). User experience – a research agenda. Behaviour & Information Technology. 91–97.

59. Hassenzahl, M., Beu, A., & Burmester, M. (2001). Engineering joy. IEEE Software , 70-76.

60. Hassenzahl, M., Beu, A., & Burmester, M. (2001). Engineering joy. IEEE Software.

70-76.

61. Hassenzahl, M., Diefenbach, S., & G¨oritz, A. (2010). Needs, affect, and interactive products – facets of user experience. Interacting with Computers. 353–362.

62. Hassenzahl, M., Diefenbach, S., & Goritz, A. (2010). Needs, affect, and interactive products – facets of user experience. Interacting with Computers. 353–362.

63. Hassenzahl, M., Platz, A., Burmester, M., & Lehner, K. (2000). Hedonic and

ergonomic quality aspects determine a software‟s appeal. In Proc. CHI ’00, , 201-208.

64. Hertzum, M. (2010). Images of Usability. International Journal of Human-Computer Interaction. 567–600.

65. Hourcade, J. P. (2006). “Learning from preschool children’s pointing sub-movements,” in Proceedings of Interaction Design and Children 2006. ACM.

66. Hourcade, J. P. (2007). Interaction Design and Children. Human–Computer

Interaction Vol. 1, No. 4 , 277–392.

67. Hourcade, J. P., Bederson, B. B., & Druin, A. (2004). “Building kidPad: An

application for children’s collaborative storytelling,” Software Practice and Experience, vol. 34.

68. Hourcade, J. P., Bederson, B. B., & Druin, A. (2004). “Preschool children’s use of

mouse buttons,” in Extended Abstracts of Human Factors in Computing Systems. ACM Press.

69. Hourcade, J. P., Bederson, B. B., & Druin, A. (n.d.). Building kidPad: An application

for children‟s collaborative storytelling. (895-914, Ed.) Software Practice and

Experience, vol. 34 .

70. Hourcade, J. P., Bederson, B. B., Druin, A., & Guimbretiere, F. (2004). “Differences

in pointing task performance between preschool children and adults using mice,” ACM Transactions on Computer-Human Interaction, vol. 11. no. 4.

71. Hourcade, J. P., Beitler, D., Cormenzana, F., & Flores, P. (2008). “Early OLPC

experiences in a rural uruguayan school,” Extended Abstracts of Human Factors in Computing Systems (CHI 2008).

85

72. Hourcade, J. P., Crowther, M., & Hunt, L. (2007). “Does mouse size affect study and

evaluation results? A study comparing preschool children’s performance with small

and regular-sized mice,” in Proceedings of Interaction Design and Children. ACM Press.

73. http://cliparts101.com/free_clipart. (2011). http://cliparts101.com/free_clipart. Retrieved 2011, from cliparts101.

74. http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain. (2011). Retrieved 09 12, 2011, from

http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain

75. http://mathworld.wolfram.com/MarkovChain.html. (2011). Retrieved 9 12, 2011, from http://mathworld.wolfram.com/MarkovChain.html

76. http://ro.wikipedia.org/wiki/Proces_stochastic. (2011). Retrieved 9 12, 2011, from http://ro.wikipedia.org/wiki/Proces_stochastic

77. http://www.daviddarling.info/.../deterministic_system.html. (2011). Retrieved 9 12,

2011, from http://www.daviddarling.info/encyclopedia/D/deterministic_system.html

78. http://www.mathcs.emory.edu/.../discrete-Markov.html. (2011). Retrieved 12 9, 2011,

from

http://www.mathcs.emory.edu/~cheung/Courses/558/Syllabus/00/queueing/discrete-

Markov.html

79. http://www.webcredible.co.uk/user-friendly-resources/web-usability/testing-

children.shtml. (2006, iunie). Retrieved 12 3, 2010, from

http://www.webcredible.co.uk/user-friendly-resources/web-usability/testing-

children.shtml

80. Hung, D. (2001). Theories of learning and computer-mediated instructional technologies. Education Media International, vol. 38, no. 4 , 281–287.

81. Huttenlocher, J., Newcombe, N., & Vasilyeva, M. (1999). Spatial scaling in young children. Psychological Science, vol. 10 , 393–397.

82. Inkpen, K. M. (2001). “Drag-and-drop versus point-and-click mouse interaction

styles for children,” ACM Transactions on Computer-Human Interaction, vol. 8. no.

1. ISO. 9241-210. (2008). Ergonomics of human system interaction-Part 210:

Human-centred design for interactive systems. International Organization for

Standardization .

83. J. P. Hourcade, J. P., Perry, K. B., & Sharma, A. (2008). PointAssist: Helping four-year olds point with ease . Proceedings of Interaction Design and Children 2008 .

84. J., L., & Wenger, E. (1991). Situated Learning: Legitimate Peripheral Participation.

85. J., P., & Inhelder, B. (n.d.). The Psychology of the Child. (H. Weaver, Ed.)

86. J., P., & Inhelder, B. (1969). The Psychology of the Child. (H. Weaver, Ed.)

87. Jacko, J. “The identifiability of auditory icons for use in education software for children,” Interacting with Computers, vol. 8. 1996.

88. Johnson, J., & Newport, E. (1989). Critical period effects in second language

learning: The influence of maturational state on the acquisition of English as a second language. Cognitive Psychology, vol. 21 , 60-99.

86

89. Joiner, R., Messer, D., Light, P., & Littleton, K. (1998). “It is best to point for young

children: A comparison of children’s pointing and dragging,” Computers in Human

Behavior, vol. 14. no. 3.

90. Jones, T. (1991). “An empirical study of children’s use of computer pointing devices,” Journal of Educational Computing Research, vol. 7. no. 1.

91. Jordan, P. (2002). Designing pleasurable products: An introduction to the new human factors.

92. Kail, R. V. (1997). Phonolgical skill and articulation time independently contribute to

the development of memory span. Journal of Experimental Child Psychology , vol. 67. , 57-68.

93. Kammenhuber, N., Luxenburger, J., Feldmann, A., & Weikum, G. (2006). Web search clickstreams. 6th ACM SIGCOMM on Internet measu rement (IMC) , 245–250.

94. Karapanos, E., Zimmerman, J., Forlizzi, J., & Martens, J. (2009). User experience

over time: an initial framework. In Proc. CHI ’09 , 729-738.

95. Kerr, R. (1975). “Movement control and maturation in elementary-grade children,” Perceptual and Motor Skills, vol. 41.

96. Kestenbaum, D. (n.d.). The challenges of interaction design and children: What have we learned from our past. Communications of the ACM, vol. 48 , 35–38.

97. Kestenbaum, D. (2005). The challenges of interaction design and children: What have

we learned from our past. Communications of the ACM, vol. 48, no. 1 , 35–38.

98. Kestenbaum, D. (2005). The challenges of interaction design and children: What have we learned from our past. Communications of the ACM, vol. 48, no. 1 , 35–38.

99. King, J., & Alloway, N. “Young children’s use of microcomputer input devices,” Computers in the Schools, vol. 9. 1993.

100. Knowledge Adventure. (2005). Math Blaster: Master the Basics .

101. Knudtzon, K., Druin, A., Kaplan, N., Summers, K., Chisik, Y., Kulkarni, R., et al.

(2003). Starting an intergenerational technology. Proceedings of Interaction Design and , 51-58.

102. Kornhaber, M., Fierros, E., & Veenema, S. (2004). Multiple Intelligences: Best Ideas from Research and Practice .

103. Lane, A. E., & Ziviani, J. M. (2003). “Assessing children’s competence in computer

interactions: Preliminary reliability and validity of the test of mouse proficiency,” Occupational Therapy Journal of Research, vol. 23. no. 1.

104. Lane, A. E., & Ziviani, J. M. (2002). “Enabling children computer access:

Introduction to the test of mouse proficiency,” Occupational Therapy Journal of

Research, vol. 22. no. 3.

105. Law, E., & van Schaik, P. (2010). Modelling user experience – an agenda for research and practice. Interacting with Computers. 313–322.

106. Law, E., Roto, V., Hassenzahl, M., Vermeeren, A., & Kort, J. (2009).

Understanding, scoping and defining user experience: a survey approach. In Proc.

CHI ’09 , 719–728 .

87

107. Leong, T., Howard, S., & Vetere, F. (2008). Choice: abidcating or exercising? In Proc. CHI ’08 , 715–724.

108. Levin David, A., Peres, Y., & Elizabeth Lee, W. (2009). Markov chains and mixing

times. American Mathematical Soc.

109. Liben, L. S., & Downs, R. M. (1991). The role of graphic representations in

understanding the world. (R. M. Downs, L. S. Liben, & D. S. Palermo, Eds.) Visions of Aesthetics, the Environment, and Development: The Legacy of Joachim Wohlwill .

110. Mahlke, S. (2007 ). Aesthetic and Symbolic Qualities as Antecedents of Overall

Judgements of Interactive Products. People and Computers XX – Engage , 57–64.

111. Mann, B., Newhouse, P., Pagram, J., Campbell, A., & Schulz, H. “A comparison of

temporal speech and text cueing in educational multimedia,” Journal of Computer Assisted Learning, vol. 18. 2002.

112. Math Missions: The Amazing Arcade Adventure Grades 3-5. (2003).

113. McCarthy, J., & Wright, P. (2004). Technology as experience. Interactions.

114. McCarthy, J., & Wright, P. (2004). Technology as experience. Interactions.

115. McGuffin, M., & Balakrishnan, R. (2002). “Acquisition of expanding targets,” CHI

Letters, vol. 4. no. 1.

116. Mia‟s Math Adventure: Just in Time. Montreal. (2003).

117. Moher, T., Johnson, A., Ohlsson, S., & Gillingham, M. (1999). Bridging strategies

for VR-based learning. Proceedings of Human Factors in Computing Systems , 536–543.

118. Moisil, I., & Pitic, A. (2011). Web based applications for children. Design

considerations. SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON MODELLING AND DEVELOPMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS.

119. Moisil, I., Dzitac, S., Popper, P., & Pitic, A. (2010). Adaptive Web Application for

Citizens Education. Case Study: Teaching Children the Value of Electrical Energy.

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS, COMMUNICATIONS & CONTROL (IJCCC), VOL 5, ISSUE 5 .

120. Moisil, I., Dzitac, S., Popper, P., & Pitic, A. (2010). Adaptive Web Application For

Citizens` Education. Case Study: Teaching Children The Value of Electrical Energy.

INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTERS, COMMUNICATIONS AND CONTROL (ICCCC). BĂILE FELIX, ORADEA.

121. Montessori, M. (n.d.). The Montessori Method. (T. A. A. E. George, Ed.)

122. Montgomery, A. L., Li, S., Srin ivasan, K., & Liechty, J. C. (2003). Modeling online

browsing and path analysis using clickstream data in Mining Business Databases.

Joint Statistical Meetings (JSM) .

123. Morimoto, C. H., & Mimica, M. R. (2004). Eye gaze tracking techniques for interactive applications. Computer Vision and Image Understanding, 2004, Vol. .

124. Moshagen, M., & Thielsch, M. (2010). Facets of visual aesthetics. Int. Journal of Human-Computer Studies. 689–709.

125. Norman, D. (2004). Emotional design.

126. Norman, D. (1998). The invisible computer. Cambridge MIT Press.

88

127. Obrist, M., Meschtscherjakov, A., & Tscheligi, M. (2010). User Experience

Evaluation in the Mobile Context. Mobile TV: Customizing Content and Experience.

195–204 .

128. OLPC, One Laptop Per Child. (2007). Retrieved from http://laptop.org

129. Papert, S. (1993). Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas. New York: Basic Books.

130. Papert, S., & Harel, I. (1991). Situating constructionism. (S. Papert, & I. Harel, Eds.) Constructionism .

131. Piaget, J. (1995). Judgement and reasoning in the child. (H. E. Gruber, & J. J.

Voneche, Eds.) The Essential Piaget , 89–117.

132. Piaget, J. (1995). Judgement and reasoning in the child. (H. E. Gruber, & J. J. Voneche, Eds.) The Essential Piaget , 89–117.

133. Piaget, J. (1995). Logic and psychology. The Essential Piaget , 445–477.

134. Piaget, J. (1973). The Child and Reality.

135. Piaget, J. (1995). The language and thought of the child. (H. E. Gruber, & J. J. Voneche, Eds.) The Essential Piaget , 65–88.

136. Pitic, A. (2010). Computer Science in Biblioteconomy. INTERNATIONAL

WORKSHOP “ADVANCED TOPICS ON COMPUTER SCIENCE” .

137. Pitic, A. (2011). Methodological aspects concerning digital libraries for children.

SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON MODELLING AND DEVELOPMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS. Sibiu.

138. Pitic, A., & Moisil, I. (2011). "E-Learning and Digital Libraries. Case study -

children between 6- 11 behaviour towards energy saving. THE SECOND

INTERNATIONAL CONFERENCE IN ROMANIA ON SCIENCE AND INFORMATION LITERACY. Sibiu.

139. Pitic, A., & Moisil, I. (2012). Computers in school. A case Study whith children 6 to

12 Years old. INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE “eLEARNING AND SOFTWARE FOR EDUCATION” eLSE 2012. Bucuresti.

140. Pitic, A., Moisil, I., & Pitic, G. (2010). Children in the Information Age. FIRST

INTERNATIONAL CONFERENCE IN ROMANIA ON INFORMATION LITERACY

INFORMATION LITERACY / Cultura Informaţiei. Sibiu.

141. Pitkow, J., Schtze, H., Cass, T., Cooley, R., Turnbull, D., Ed-monds, A., et al. (2002). Personalized search. Com-mun. ACM 45(9) , 50-55.

142. Quartz, S. R., & Sejnowski, T. J. (1997). The neural basis of cognitive development: A constructivist manifesto. Behavioral and Brain Sciences, vol. 20 , 537–596.

143. Rao, A. K. (2006). Cognition and motor skills. (A. Henderson, & C. Pehoski, Eds.)

Hand Function in the Child: Foundations for Remediation, .

144. Revelle, G. L., & Strommen, E. F. (1990). “The effects of practice and input device

used on young children’s computer control,” Journal of Computing in Childhood Education, vol. 2.

89

145. Rode, J. A., Stringer, M., Toye, E. F., Simpson, A. R., & Blackwell, A. F. (2003).

Curriculum-focused design. Proceedings of Interaction Design and Children , 119-

126.

146. Rogers, Y., Price, S., Fitzpatrick, G., Fleck, R., Harris, E., Smith, H., et al. (2004).

Ambient wood: Designing new forms of digital augmentation for learning outdoors. Proceedings of Interaction Design and Children 2004 , 3-10.

147. Rogoff, B. (1998). Cognition as a collaborative process. (D. Kuhn, & R. S. Siegler,

Eds.) Handbook of Child Psychology: Vol. 2. Cognition, Perception, and Language .

148. Russel, J., & Paris, F. (2000). Do children acquire concepts for complex emotions abruptly? International Journal of Behavioral Development, 17 , 349-365.

149. Russell, J. A. (1989). Affect grid: A single item scale of pleasure and arousal. . Journal of Personality and Social Psychology, 37 , 493-502.

150. Russell, J. A., Anna, W., & Mendelsohn, G. (1989). Affect Grid: A Single-Item

Scale of Pleasure and Arousal. Journal of Personality and Social Psychology , 493-502.

151. Sadagopan, N., & Li, J. (2008). Characterizing Typical and Atypical User Sessions

in Clickstreams. WWW 2008 / Alternate Track: Industrial Practice and Experience ,

885-893.

152. Salmoni, A. W., & McIlwain, J. S. (1979). “Fitts’ reciprocal tapping task: A measure of motor capacity,” Perceptual and Motor Skills, vol. 49.

153. Sarukkai, R. R. (2000). Link prediction and path analysis using markov chains. Computer Networks , vol. 33 , 377-386.

154. Scaife, M., Rogers, Y., Aldrich, F., & Davies , M. (1997). Designing for or

designing. in Proceedings , 343-350.

155. Shneiderman, B. (1987). Designing the UserInterface. Addison-Wesley.

156. Shneiderman, B., & Plaisant, C. (2004). Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction. Boston: fourth.

157. Skinner, B. F. (1968). The Technology of Teaching.

158. Smith, D., Irby, C., Kimball, R., & Verplank, B. (1982). Designing the Star user interface. Byte. 242–282.

159. Soloway, E., Jackson, S. L., Klein, J., Quintana, C., Reed, J., Spitulnik, J., et al.

(1996). Learning theory in practice: Case studies of learner-centered design. in Proceedings of Human Factors in Computing Systems , 189–196.

160. Sternberg, R. J. (1985). Beyond IQ: A Triarchic Theory of Human Intelligence. Cambridge University Press .

161. Sternberg, R. J. (2003). Our Research program validating the triarchic theory of

successful intelligence: Reply to Gottfredson. Intelligence, vol. 31, no. 4 , 399–413.

162. Sternberg, R. J., & Kaufman, J. C. (1998). Human abilities. Annual Review of Psychology , 479-502.

163. Sternberg, R. J., & Kaufman, J. C. (1998). Human abilities. Annual Review of Psychology, vol. 49 , 479–502.

90

164. Strommen, E. F., Revelle, G. L., Medoff, L. M., & Razavi, S. (1996). “Slow and

steady wins the race? Three-year-old children and pointing device use,” Behaviour

and Information Technology, vol. 15. no. 1.

165. Sugden, D. A. (1980). “Movement speed in children,” Journal of Motor Behavior, vol. 12.

166. Sundberg, M. L., & Michael, J. (2001). The benefit of skinner‟s analysis of verbal behavior for children with Autism. Behavior Modification, vol. 25, no. 5 , 698-724.

167. Swallow, D., Blythe, M., & Wright, P. (2005). Grounding experience: relating

theory and method to evaluate the user experience of smartphones. Proc. EACE ’05, , 91–98.

168. Taxen, G., Druin, A., Fast, C., & Kjellin, M. (2001). KidStory: A technology design. Behaviour and Information Technology , 119-126.

169. Tractinsky, N., Katz, A., & Ikar, D. (2000). What is beautiful is usable. Interacting

with Computers. 127–145.

170. Tuch, A., Bargas-Avila, J., & Opwis, K. (2010). Symmetry and aesthetics in website design: It‟s a man‟s business. Computers in Human Behavior. 1831–1837.

171. Tullis, T., & Albert, W. (2008). Measuring The User Experience: collecting, analyzing, and presenting usability metrics.

172. Van Der Stuyf, R. (2002). Scaffolding as a Teaching. Retrieved 08 8, 2011, from

http://condor.admin.ccny.cuny.edu/~group4/

173. van Schaik, P., & Ling, J. (2010). An integrated model of interaction experience for information retrieval in a Web-based encyclopaedia. Interacting with Computers .

174. van Schaik, P., & Ling, J. (2008). Modelling user experience with web sites: Usability, hedonic value, beauty and goodness. Interacting with Computers. 419-432.

175. Vincent, J. (2002). “MicroWorlds and the integrated brain,” in Proceedings of

Seventh World Conference on Computers in Education. ACS.

176. Volovici, D., Pitic, G., Pitic, A., & Mitea, A. (2010). An analysis of file formats

used in digital libraries. IRST INTERNATIONAL CONFERENCE IN ROMANIA ON INFORMATION LITERACY INFORMATION LITERACY/ Cultura Informaţiei. Sibiu.

177. Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society: The Development of Higher Psychological

Processes.

178. Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society: The Development of Higher Psychological Processes. Cambridge.

179. Wallace, S. A., Newell, K. M., & Wade, M. G. (1978). “Decision and response

times as a function of movement difficulty in preschool children,” Child Development,

vol. 49.

180. Walter, V. A., Borgman, C. L., & Hirsh, S. G. (1996). ''The science library catalog: A springboard for information literacy'' . School Library Media Quarterly, vol. 24.

181. Walter, V. A., Borgman, C. L., & Hirsh, S. G. (1996). ''The science library catalog: A springboard for information literacy'' School Library Media Quarterly, vol. 24 .

182. Widen, S. C., & Russell, J. A. (2001). Children‟s Scales of Pleasure and Arousal.

APS Conference,Toronto, ON , 1-8.

91

183. Winer, G. A. (1980). Class inclusion reasoning in children: A review of the empirical literature . Child Development, vol. 51 , 309-328.

184. Worden, A., Walker, N., Bharat, K., & Hudson, S. (1997). “Making computers

easier for older adults to use: Area cursors and sticky icons,” in Proceedings of Human Factors in Computing Systems (CHI 97). ACM Press.

185. Wright, P., & Blythe, M. (2007). User experience research as an interdiscipline: Towards a UX Manifesto. In Proc. BHCI ’07 , 65-70.

186. Yang, C. C., Winston, F., Townes, A., Tang, X., & Kassam-Adams, N. (2010). A

study on the user navigation path of a web-based intervention program --

aftertheinjury.org. IHI '10 Proceedings of the 1st ACM International Health Informatics Symposium .

187. Ypma, A., & Heskes, T. (2003). utomatic categorization of web pages and user

clustering with mixtures of hidden markov models. WEBKDD volume 2703 of Lecture Notes in Computer Science , 35-49.

188. Zhai, S., Conversy, S., Beaudouin-Lafon, M., & Guiard, Y. (2003). “Human on-line

response to target expansion,” CHI Letters, vol. 5. no. 1.Zoombinis Logical Journey.

(2006).

92

Activitate științifică

1. Pitic Elena Alina, Ioana Moisil “Computers in school. A case Study whith children 6

to 12 Years old.” INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE “eLEARNING

AND SOFTWARE FOR EDUCATION” eLSE 2012, BUCUREŞTI, ROMÂNIA, 26

-27 APRILIE 2012 (aştept confirmarea) http://elseconference.eu/papers.php

2.Pitic Elena Alina “Methodological aspects concerning digital libraries for children.”

SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON MODELLING AND

DEVELOPMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS, SIBIU, ROMANIA,

SEPTEMBRIE 29-OCTOMBRIE 02, 2011,

http://conferences.ulbsibiu.ro/mdis/2011/conference_program.php

3.Ioana Moisil , Pitic Elena Alina “Web based applications for children. Design

considerations.” SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON MODELLING

AND DEVELOPMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS, SIBIU, ROMANIA,

SEPTEMBRIE 29-OCTOMBRIE 02, 2011,


4.Boitor Cornel, Frăţilă Anca, Stancu Liana, Pitic Elena Alina, Acu Ana Maria, "On the

need for a model of social responsibility and public action as an ethical base for

adequate ethical and efficient resource allocation in the public health system of

Romania", REVIEW OF RESEARCH AND SOCIAL INTERVENTION, VOLUME

33, IUNIE 2011, ISSN: 1583-3410 Impact Factor: 0,789.

http://www.rcis.ro/en/current-isue/356-socio-economic-factors-and-hygienic-food-

illness-involved-in-determining-dental-caries-of-12-year-old-children-in-rural-and-

urban-area.html

5.Pitic Elena Alina, Moisil Ioana, "E-Learning and Digital Libraries. Case study -

children between 6- 11 behaviour towards energy saving", THE SECOND

INTERNATIONAL CONFERENCE IN ROMANIA ON SCIENCE AND

INFORMATION LITERACY, 14-15 APRILIE 2011, SIBIU, ISSN-L=2247-0255,

http://bcu.ulbsibiu.ro/conference/ro/index.html

6. Pitic Elena Alina, Moisil Ioana, Pitic Antoniu “Children in the Information Age”,

FIRST INTERNATIONAL CONFERENCE IN ROMANIA ON INFORMATION

LITERACY INFORMATION LITERACY / Cultura Informaţiei, 21-23 April 2010,

Sibiu, ISSN 2067/9882.

7.Volovici Daniel, Pitic Antoniu, Pitic Elena Alina, Mitea Adi-Cristina “An analysis of

file formats used in digital libraries “, FIRST INTERNATIONAL CONFERENCE

IN ROMANIA ON INFORMATION LITERACY INFORMATION LITERACY/

Cultura Informaţiei, 21-23 APRILIE 2010, SIBIU, ISSN 2067/9882.

8. Moisil Ioana, Dzitac Simona, Popper Laurenţiu, Pitic Elena Alina, “Adaptive Web

Application for Citizens Education. Case Study: Teaching Children the Value of

Electrical Energy”, INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS,

COMMUNICATIONS & CONTROL (IJCCC), VOL 5, ISSUE 5, 2010, ISSN 1841 -

9836 , Impact Factor 0.650.

http://apps.isiknowledge.com/full_record.do?product=UA&search_mode=GeneralSea

rch&qid=1&SID=V1a7CnG2PInNJ5pEb2p&page=1&doc=1&colname=WOS

9.Frăţilă Anca, Pitic Elena Alina, Cornel Boitor, M. Săbău, Andrei Marinică „Software

for prophylaxis of dental-maxillary disorders”, UNIVERSITATEA "LUCIAN

BLAGA" DIN SIBIU, Al XV-LEA CONGRES ANRO, MAI 19-21, SIBIU 2010.

http://elseconference.eu/papers.php



http://www.rcis.ro/en/current-isue/356-socio-economic-factors-and-hygienic-food-illness-involved-in-determining-dental-caries-of-12-year-old-children-in-rural-and-urban-area.html



http://bcu.ulbsibiu.ro/conference/IL_Repanovici.htm

http://bcu.ulbsibiu.ro/conference/ro/index.html






http://apps.isiknowledge.com/full_record.do?product=UA&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=V1a7CnG2PInNJ5pEb2p&page=1&doc=1&colname=WOS


93

10. Pitic Elena Alina, “Computer Science in Biblioteconomy”, INTERNATIONAL

WORKSHOP “ADVANCED TOPICS ON COMPUTER SCIENCE”, MAI 14-15,

SIBIU 2010.

11. Moisil Ioana, Dzitac Simona, Popper Laurenţiu, Pitic Elena Alina, “Adaptive Web

Application For Citizens` Education. Case Study: Teaching Children The Value of

Electrical Energy”, INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTERS,

COMMUNICATIONS AND CONTROL (ICCCC), BĂILE FELIX, ORADEA,

ROMÂNIA, 2010, MAI 12-16 , PG: 49 ISSN 1844 – 4334.

12. rvunescu Dana, Dumitru Cristina, Galatan Constantin, Ghesu Florin, Junea Sanda,

Nistor Eugen, Pasoi Mircea, Pintea Rodica, Pitic Elena Alina, Preda Georgeta, Radu

Stefana,Rosu Ovidiu, Stoiculescu Melania, Trifan George "Training guide for final

highschool exam, C/C++ /Pascal", editura Sigma, BUCUREŞTI 2008, ISBN: 978-973-649 - 444-4.

13. Golomety Adalbert, Pitic Elena Alina, Golomety Iulia, Pitic Antoniu Gabriel,

"Implementation of SHUFFLE Operation in Manufacturing Process Planning" -

PROCEEDINGS OF THE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON

MANUFACTURING SCIENCE AND EDUCATION, IULIE 12-14,2007, SIBIU,

ROMÂNIA, PG:161-162 ISSN: 1843-2522.

14. Golomety Adalbert, Pitic Elena Alina, Golomety Iulia, Pitic Antoniu Gabriel, "

Shuffle from sequential to parallel in production planning” Published in:

· JOURNAL WSEAS TRANSACTIONS ON COMPUTER RESEARCH ARCHIVE

VOLUME 3 ISSUE 1, IANUARIE 2008

WORLD SCIENTIFIC AND ENGINEERING ACADEMY AND SOCIETY

(WSEAS) STEVENS POINT, WISCONSIN, USA,

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1466894

15. GRANT Research contract no. 12133/29.09.2008 SIPTEH „An integrated system for

indexing and sharing online digitized technical documents”, 2008 - 2011. Pitic Elena

Alina - member, Volovici Daniel- project director. Galaţi University, partners

„Lucian Blaga „ University Sibiu, „ Transilvania” University Braşov şi

Universitatea Bucureşti.

16. Golomety Adalbert; Pitic Elena Alina; Golomety Iulia, Pitic Antoniu Gabriel

“Production planning by shuffle operationProduction planning by shuffle operation“

Conference Information: 11th WSEAS International Conference on Computers, Date:

IULIE 26-28, 2007 Crete GREECE , Source: PROCEEDING OF THE 11TH WSEAS

INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTERS: COMPUTER SCIENCE

AND TECHNOLOGY, VOL 4 Pages: 177-182 , Publisher: WORLD SCIENTIFIC

AND ENGINEERING ACAD AND SOC, AG LOANNOU THEOLOGOU 17-23,

15773 ZOGRAPHOU, ATENA, GRECIA IDS Number: BHZ99, ISBN: 978-960-

8457-92-8,



17. Pitic Elena Alina, Popa Emil Marin; Vodă Mihai; Avram Călin, Răulea Cristina

Elena, “The implementation of a relationship database in hidrology. HYDROweb

applicationThe implementation of a relationship database in hidrology. HYDROweb

application”, Conference Information: 11th WSEAS International Conference on

Computers, Date: IULIE 26-28, 2007 Crete GREECE Source: PROCEEDING OF

THE 11TH WSEAS INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTERS:

COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, VOL 4, Pages: 157-161 Publisher:

WORLD SCIENTIFIC AND ENGINEERING ACAD AND SOC, AG LOANNOU

THEOLOGOU 17-23, 15773 ZOGRAPHOU, ATENA, GRECIA, IDS Number:

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=J1183&picked=prox&cfid=44922798&cftoken=58338149

http://www.worldses.org/

http://www.worldses.org/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1466894

http://apps.isiknowledge.com/full_record.do?product=UA&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=P2AgpniKGNKK1jkoiaI&page=1&doc=1&colname=WOS







94

BHZ99, ISBN: 978-960-8457-92-8,




Implementation of SHUFFLE Operation in Manufacturing Process Planning " -

PROCEEDINGS OF THE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON

MANUFACTURING SCIENCE AND EDUCATION, JIULIE 12-14,2007, SIBIU,

ROMANIA, PG:161-162 ISSN: 1843-2522,

conferences.ulbsibiu.ro/.../program%20conferinta%20FORMA%20FINALA.doc

19. Golomety Adalbert, Pitic Elena Alina, Golomety Iulia, Pitic Antoniu

Gabriel,"Production Planning by Shuffle Operation" PROCEEDINGS OF THE 11TH

WSEAS INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, AGIOS NICOLAOS, INSULA CRETA, GRECIA, IULIE 23-25., 2007, ISBN : 978-960-8457-95-9.

20. Pitic Elena Alina, Emil M. Popa, Pitic Antoniu Gabriel “A near-lossless image

compression algorithm using predictive coding and vector quantization”, WSEAS

TRANSACTIONS ON INFORMATION SCIENCE & APPLICATIONS, ISSUE 1,

VOLUME 4, IANUARIE 2007, PG. 116-122, ISSN 1709-0832,

http://www.wseas.us/e-library/conferences/2007cscc/papers/561-512.pdf


Implementation of SHUFFLE Operation " ACADEMIC JOURNAL OF

MANUFACTURING ENGINEERING, VOLUME 5 NUMBER 2/2007, EDITURA

POLITEHNICĂ, , PG:37- 41, ISSN:1583-7904.

22. Golomety Adalbert, Pitic Elena Alina, Golomety Iulia, Pitic Antoniu Gabriel,”

Implementation Of Shuffle Operation In Manufacturing Process Planning”,

ACADEMIC JOURNAL OF MANUFACTURING ENGINEERING VOLUME 5

NUMBER 2/2007 TIMIŞOARA, ROMÂNIA 2-14, 2007 PP. 161-162, ISSN: 1843-2522.

23. Pitic Elena Alina, Pitic Antoniu Gabriel, Emil M. Popa “A Near-lossless image

compression algorithm using vector quantization” - 8th WSEAS Int. Conf. on

MATHEMATICAL METHODS AND COMPUTATIONAL TECHNIQUES IN

ELECTRICAL ENGINEERING (MMACTEE '06), BUCUREŞTI, ROMÂNIA, 16-

18 OCTOMBRIE, 2006, pg. 88-93 ISSN 1790-5117, ISBN 960-8457-54-8,

http://www.wseas.us/e-library/conferences/2006bucharest/papers/518-288.pdf

24. Pitic Elena Alina , Pitic Antoniu Gabriel „ Computing systems using virtual

machines” „VICTOR UNGUREAN" CONFERENCE , CÂMPIA TURZII,

NOIEMBRIE 2006.

25. Pitic Elena Alina „ Geometric expression builder” „REFORMA ÎN

MATEMATICĂ PREUNIVERSITARĂ", CÂMPIA TURZII, NOIEMBRIE 2000.



http://www.wseas.us/e-library/conferences/2007cscc/papers/561-512.pdf

Contribuţii la modelarea, proiectarea şi dezvoltarea ...

Documents

Transcript of Contribuţii la modelarea, proiectarea şi dezvoltarea ...