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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. A Deeply Integrated System for Introspection-Based Error Prediction

verfasst von : Marc Halbrügge

Erschienen in: Predicting User Performance and Errors

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this chapter:
  • Combine the introspection-based predictions from Chap. 6 and the ontology-based approach from Chap. 7 into an integrated system for the automated usability evaluation of model-based applications.
  • Evaluation of the system using new data. Does it generalize well?

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Fußnoten
1
Parts of this chapter have already been published in Halbrügge et al. (2016)
 
2
Current machine learning techniques might be able to overcome this, but this approach has not been tried, yet.
 
3
The full instructions are available at Zenodo (doi: 10.​5281/​zenodo.​268596).
 
4
Note that the first and the last factor are of general nature, only the co-occurrence of all three has led to the specific error pattern of the validation experiment.
 
5
Example: The kitchen assistant contains a recipe for Ratatouille (French vegetable stew) and files it under main dish. During the usability studies, two participants voiced objections because they regarded Ratatouille as being a side dish, only.
 
Metadaten
Titel
A Deeply Integrated System for Introspection-Based Error Prediction
verfasst von
Marc Halbrügge
Copyright-Jahr
2018
Buch
Predicting User Performance and Errors

Print ISBN: 978-3-319-60368-1

Electronic ISBN: 978-3-319-60369-8

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-60369-8_8

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    Bildnachweise