МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ ПІДТРИМКИ КОРИСТУВАЦЬКОЇ ЦЕНТРОВАНОСТІ ІНТЕРФЕЙСУ ПРОГРАМНИХ СИСТЕМ ОБОРОННОГО ПРИЗНАЧЕННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.4.3.26Ключові слова:
інтерфейс користувача, інтерфейсні послуги, UCD, інформаційна система оборонного призначення, користувацька поведінка, машинне навчання, менеджмент інтерфейсу, класифікатори, аналітична підтримка рішеньАнотація
У статті представлено розширений науково-методичний підхід до побудови та підтримки користувацько-центричного дизайну інтерфейсу інформаційних систем оборонного призначення (ІСОП), який інтегрує концептуальні моделі, формальні описи інтерфейсних послуг, спостереження за користувацькою поведінкою та методи машинного навчання. Актуальність дослідження визначається необхідністю забезпечення стабільної ефективності інтерфейсу в умовах високої динамічності цільових задач, різнорідності ролей користувачів та підвищених вимог до точності виконання операцій у критичних сценаріях. У роботі сформовано багаторівневу модель, яка описує структуру інтерфейсних послуг, параметри їх реалізації, взаємозв’язок з ключовими показниками ефективності (KPI) та вплив характеристик поведінки користувачів на досяжність цих показників. Особливу увагу приділено створенню узагальненої класифікації параметрів формату інтерфейсних послуг, що охоплює структурні, функціональні, перцептивні та маніпулятивні властивості інтерфейсу, а також контекстні фактори використання. На основі зібраних архівів спостережень та порівняння з аналогами запропоновано методи виявлення критичних характеристик, які суттєво впливають на якість інтерфейсної підтримки. Для ухвалення рішень у життєвому циклі ІСОП запропоновано використання моделей машинного навчання для: прогнозування рівня досяжності KPI залежно від реалізованого формату інтерфейсної послуги; класифікації потенційних порушень вимог до інтерфейсу; аналізу ризиків неузгодженості вимог; оцінювання ефективності заходів із модернізації та реінжинірингу. Запропонований підхід забезпечує формування єдиного інформаційно-аналітичного середовища, яке підтримує проєктування, аудит, експлуатаційний моніторинг та підвищення якості інтерфейсу ІСОП на основі об’єктивних даних, формальних моделей і відтворюваних методів аналітики.
Посилання
Gould J. D., Lewis C. Designing for usability: key principles and what designers think. Communications of the ACM. 1985. Vol. 28, No. 3. P. 300–311. DOI: https://doi.org/10.1145/3166.3170
Norman D. A., Draper S. W. (eds.). User centered system design: new perspectives on human-computer interaction. Hillsdale, NJ : Lawrence Erlbaum Associates, 1986.
Mao J.-Y., Vredenburg K., Smith P. W., Carey T. The state of user-centered design practice. Communications of the ACM. 2005. Vol. 48, No. 3. P. 105–109. DOI: https://doi.org/10.1145/1047671.1047677
Jameson A. Adaptive interfaces and systems. In: Jacko J.A. (ed.) The Human–Computer Interaction Handbook. Boca Raton : CRC Press, 2014. P. 305–330
International Organization for Standardization. ISO 9241-210:2019 – Ergonomics of human-system interaction – Part 210: Human-centred design for interactive systems. Geneva : ISO, 2019.
Fernández-Delgado M., Cernadas E., Barro S., Amorim D. Do we need hundreds of classifiers to solve real world classification problems? Journal of Machine Learning Research. 2014. Vol. 15. P. 3133–3181.
McElreath R. Statistical rethinking: a bayesian course with examples in R and Stan (2nd ed.). New York : Chapman and Hall/CRC, 2020. DOI: https://doi.org/10.1201/9780429029608
Hariri S., Carrasco Kind M., Brunner R. J. Extended Isolation Forest. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2021. Vol. 33, No. 4. P. 1479–1490. DOI: https://doi.org/10.1109/TKDE.2019.2947676
Wager S., Athey S. Estimation and inference of heterogeneous treatment effects using random forests. Journal of the American Statistical Association. 2018. Vol. 113, No. 523. P. 1228–1242. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.2017.1319839
Oulasvirta A., Reichel A. Computational Interaction. Oxford : Oxford University Press, 2022.
Chen X., Wu W. User behavior modeling for interface optimization based on machine learning. IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 107382–107395. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2999564
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.






