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Explore the self-adaptation of user interface complexity in a case-based medical training system to improve usability and learning outcomes. The system addresses information, navigation, and operational complexities, providing adaptive help to users. Future outlook includes user feedback, task complexity, and error handling evaluation.
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Intelligent self-adaptationof user interface complexityin a case-based medicaltraining system Alexander Hörnlein, Frank Puppe
Motivation • Komplexität in Trainingssystemen • d3web.Train • Adaptives Hilfesystem • Intelligente Komplexitätsanpassung • Ausblick
Motivation • Trainingssystem d3web.Train wird seit 2004 zur Ausbildung von Studenten und Fortbildung von niedergelassenen Ärzten eingesetzt • Evaluationen zeigten Schwachpunkt:User interfaceusability • Für spezielle Aufgaben existieren keine gebräuchlichen Formulare • Auf Anhieb allgemein verständliche Interaktionsformen zu finden ist schwer • Einsteiger-Fälle die sich auf einfachere Interaktionen beschränken sind problematisch • Benutzer können nicht selbst entscheiden wann sie auf komplexere Interaktionsform umsteigen sollten.Falls Sie sich überschätzen: Demotivationfalls sie sich unterschätzen: Lernziele werden nicht erreicht • Autorenaufwand
Komplexität in Trainingssystemen • Informationskomplexität Struktur/Darstellung/Aufteilung/Erreichbarkeit der Inhalte, Zugriff auf externe Informationen, ... • Operationelle Komplexität Bearbeitung der verschiedenen Teilaufgaben:Untersuchungsanforderung, Auswerten der Ergebnisse, Diagnosen stellen, Behandlung wählen, Behandlung überwachen, Eingaben begründen, Wissensfragen beantworten • Navigationskomplexität Umschalten zwischen verschiedenen Teilaufgaben, Fortschreiten im Fall, Navigation zwischen Fallabschnitten
d3web.Train • Darstellung sehr einfacher & sehr komplexer Fälle • bzgl. Informationskomplexität • formalisierte Inhalte in übersichtlicher Darstellung • freie Inhalte in beliebiger Darstellung • bzgl. Navigationskomplexität • freie Navigation • geführter Fallablauf • Mix • bzgl. Operationelle Komplexität • verschiedene Aufgaben • alternative Darstellungen möglich
Adaptives Hilfesystem • verfolgt Benutzeraktionen • unterbricht und warnt bei Fehlern neue Verwendung: geänderte Fehlererkennung & Triggern von Änderungen der Oberfläche
Intelligente Komplexitätsanpassung • Informationskomplexität: • Keine Fehler erkennbar keine automatische Adaption möglich • Navigationskomplexität • Fehler 1: Teilaufgabe vergessen Konsequenz: zentrale „To-Do-Liste“ • Fehler 2: Teilaufgaben in der falschen Reihenfolge Konsequenz: geführter Modus
Intelligente Komplexitätsanpassung – cont‘d. • Operationelle Komplexität,Bsp. Begriffsauswahl • HLM LM SM MC OC text input • Fehler: Missachtung der Hierarchie-Ebenen • Konsequenz: LM • Fehler: Benutzer benötigt zu lange um Einträge zu finden • Konsequenz: SMMC • Fehler: Benutzer wählt zu viele Einträge • Konsequenz: OC • Fehler: Benutzer ändert nie Default-Einstufung Konsequenz: Verzicht auf Einstufung
Intelligente Komplexitätsanpassung – cont‘d. • Operationelle KomplexitätBsp. Begründungen
Intelligente Komplexitätsanpassung – cont‘d. • Operationelle KomplexitätBsp. Begründungen • Besonders hohe kognitive Last • Fehler: Benutzer benutzt nur eine Kategorie • Konsequenz: Verzicht auf Kategorisierung • Fehler: Benutzer vergisst Diagnosen zu begründen oder nutzt nur aktuell sichtbare Begründungselemente • Konsequenz: Abbilden auf Liste von SM/MC/OC-Fragen
Ausblick • Dozentenbefragung bzgl. • didaktischem Nutzen komplexerer Aufgaben • Präferenzen • Akzeptanz von ggf. höherem Autorenaufwand • restliche Implementierung • Fehlererkennung • Evaluation • Vergleich einfacher, komplexer und adaptiver Darstellung • Vergleich on-the-fly Adaption vs. Fall-zu-Fall-Adaption vs. Benutzergesteuerter Adaption („Sie scheinen gut mit der Bedienung zurecht zu kommen. Möchten Sie ...?“)