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J-GLOBAL ID：202202271340887993   整理番号：22A0443191

ユーザ学習はソフトウェアシステムの応答時間に影響を及ぼす【JST・京大機械翻訳】

User learning can affect software system’s response time

著者 (2件)： Das Arindam (School of Engineering Technology and Applied Science, Centennial College, Toronto, Canada) ,  Das Olivia (Department of Electrical and Computer Engineering, Ryerson University, Toronto, Canada)
資料名： Simulation Modelling Practice and Theory  (Simulation Modelling Practice and Theory)
巻： 115  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0733A  ISSN： 1569-190X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： セッションベースソフトウェアシステムは,グラフィカルユーザインタフェイスを通してエンドユーザに様々なサービスを提供する。サービスのユーザインタフェイスの初心者ユーザは,専門家のユーザと比較して,コンテンツとそのレイアウトを,そのインタフェイスで理解するための平均時間を,より考慮している。時間にわたって同じ界面を繰り返し理解するので,思考時間は次第に減少する。思考時間のこの減少はユーザ学習現象である。この学習挙動のため,異なるサービス変化に対する様々な学習レベルにおけるユーザの比率は,動的に作業負荷の差をもたらす。伝統的に,作業負荷仕様(システム性能評価に要求)は,ユーザ学習行動を説明できなかった。それらは,一般的に,大域的平均思考時間を仮定する。本研究では,セッションベースシステムのグラフィカルユーザインタフェイスのユーザ学習の影響を実証する実験的研究を初めて報告した。実システムの性能データを測定し,一方,様々な学習レベルで合成ユーザ(who)により利用している。測定データに関する統計的テストは,異なるサービスに対して様々な学習レベルを有するシステムに到達する異なる量のユーザと組み合わせた異なる人間学習曲線が,異なるシステム性能を生成することを明らかにした。次に,ユーザ学習を説明するCogQNと呼ばれる待ち行列ネットワーク(QN)性能モデルを説明した。それは,各サービスとその学習レベルがサービスのためのユーザのクラスを構成するマルチクラスQNモデルである。学習レベル依存,クラススイッチング確率の概念を提示し,異なるサービスに対するユーザの学習レベルの確率的遷移をモデル化した。この新しい概念は,従来のクラススイッチング理論に悩まされるクラスの指数関数的爆発を避けることを可能にし,本研究で使用した。離散事象シミュレーションを用いてモデルを解き,それを経験的データに対して検証した。著者らのCogQNモデルは,経験的データと比較して10%絶対誤差内で異なる学習条件にわたって全体の平均応答時間に対するユーザ学習の影響を捉える。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 界面 ,  *学習 ,  学習曲線 ,  指数関数 ,  インタフェイス ,  応答時間 ,  待ち行列網 ,  ユーザインタフェイス ,  GUI【計算機】 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  離散事象シミュレーション ,  コンテンツ
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  初心者 ,  システム性能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 性能モデリング ,  待ち行列ネットワークアーキテクチャ ,  思考時間 ,  ユーザ学習 ,  実験研究 ,  離散事象シミュレーション

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  ソフトウェアシステム ,  応答時間