BTÖ-611 İnsan-Bilgisayar Etkileşimi Yrd.Doç.Dr. Hakan TÜZÜN Bölüm 11: Kullanıcı Desteği Mehmet Ali ÇİNİCİ

Anahatlar Kullanıcı Desteği Kullanıcı Desteği Yaklaşımları İdeal Yardım Sistemi Gereksinimleri Uyarlanabilir Yardım Sistemleri Kullanıcı Modelleme Alan ve Görev Modelleme Bilginin Gösterilmesi Teknikleri Kullanıcı Desteği Tasarımı

Kullanıcılar Neden Desteğe İhtiyaç Duyarlar? Sistem tutarsızdır. Sistem bunaltıcıdır. Sistemin kendisi kullanıcıya yeterli ipucunu/desteği sunmaz. Kullanıcı sistemde öngörülenden farklı bilişsel modele sahiptir. Kullanıcının acelesi vardır. Kullanıcı ne yapacağını, nerede olduğunu unutur. Etkileşimli sistemler doğru tasarlandığı zaman, kolay öğrenilebilen ve kullanıcının çok az veya hiç yardıma / eğitime ihtiyaç duymayacağı varsayılır. İdeal olan bu durum, en iyi şekilde tasarlanmış sistemlerde bile gerçekten uzaktır. Kullanıcılar değişik zamanlarda yardım gereksinimi duyarlar. Kullanıcılar Neden Desteğe İhtiyaç Duyarlar?

Kullanıcı Desteği Temel nitelikler Kullanıcı desteği türleri farklı zamanlarda farklı destek türleri uygulanması ve sunuşu dikkatli tasarım gerektirir. Kullanıcı desteği türleri hızlı referans, göreve özgü yardım, tam açıklama, öğretici. Bu ihtiyaç duyulan yardımın sistemlerle birlikte tasarlanması gerekmektedir. hızlı referans göreve özgü yardım tam açıklama Öğretici

Kullanıcı Desteği hızlı referans: daha önce sistemi kullanmış ve aşina olan kullanıcılara detayları hatırlatmak maksadıyla kullanılır. göreve özgü yardım: kullanıcı belirli bir görevi yaparken problemle karşılaştığında veya yapacağı görev için aracı nasıl kullanacağını bilemediği zaman kullanılır.

Kullanıcı Desteği tam açıklama: daha tecrübeli veya meraklı kullanıcıların aracı veya komutu kullanmak için ihtiyaç duyabileceği detaylı bilgileri anlatır. Bu açıklama genelde kullanıcının o an ihtiyaç duymadığı bilgileri de içermektedir. öğretici: yeni kullanıcılara aracı nasıl kullanacaklarını adım adım anlatmaya amaçlar.

Kullanıcı Desteği Tüm bu kullanıcı desteği türleri birbirini tamamlayıcıdır ve kullanıcının sistem tecrübesi ve farklı ihtiyaçlarını karşılamaya yönelik olarak değişik zamanlarda gereksinim duyulur. Gerekli kullanıcı desteği türleri kullanıcının istediği birçok bilgiyi ihtiva eder: tanımlar, örnekler, bilinen hatalar ve hata kurtarma bilgileri, komut seçenekleri, vb.

Kullanıcı Desteği Yardım sistemleri ile dokümantasyon arasındaki temel fark: yardım sistemleri  problem tabanlı ve belirli bir konuya özgün. dokümantasyon  sistem tabanlı ve genel.

İdeal Yardım Sistemi Tasarımı İdeal bir yardım sistemi tasarımı nasıl olmalıdır? Bu soruya cevap vermek oldukça güçtür. Ancak ideal bir yardım sisteminin sahip olması gereken bazı özellikler bulunmaktadır.

İdeal Yardım Sistemi Gereksinimleri Cevaplanması zor bir soru olsa da, tasarlanacak yardım sistemlerinin sahip olması gereken bazı temel özellikler tanımlanabilir. Tüm yardım sistemleri bu özelliklerin tamamına sahip olmayabilir, ancak tasarlayacağımız destek araçlarını test etmek için bize iyi bir ölçüt olacaktır. Mevcudiyet/Erişilebilirlik  Availability

İdeal Yardım Sistemi Gereksinimleri Mevcudiyet/erişilebilirlik Doğruluk ve bütünlük Tutarlık Sağlamlık Esneklik Dikkat çekmeyen/sade Mevcudiyet/Erişilebilirlik  Availability

İdeal Yardım Sistemi Gereksinimleri Mevcudiyet/erişilebilirlik: Kullanıcı sistemle etkileşimde bulunduğu süre boyunca yardıma ulaşmak ister. Özellikle çalıştığı uygulamadan çıkmak zorunda kalmamalıdır. İdeal olanı diğer herhangi bir uygulama ile eşzamanlı çalışmalı ve sürekli erişilebilmelidir. Doğruluk ve bütünlük : Yardım, sistemin davranışı ile uyumlu olmalı ve onu kapsamalıdır. Ancak günümüzde uygulamalar sık sık güncellenmekte ve sürüm farklılıkları oluşmaktadır.

İdeal Yardım Sistemi Gereksinimleri Tutarlık: Yardım sistemi kendi içinde, farklı yardım bileşenleri ve referansları arasında tutarlı olmalıdır. Sağlamlık: Yardım sistemi, doğru hata işleme ve davranışı öngörebilme mekanizmaları ile güçlü olmalıdır. Kullanıcı ihtiyaç duyduğunda yardım alabilme konusunda sisteme güvenebilmelidir.

İdeal Yardım Sistemi Gereksinimleri Esneklik: Birçok yardım sistemi, yardım isteyen kullanıcının uzmanlık seviyesini dikkate almadan aynı yardım mesajını vermektedir. Esnek yardım sistemleri ise, her kullanıcıya deneyimine, kendi ihtiyaçlarına ve göreve göre etkileşim imkânı verir. Dikkat çekmeyen/sade: Yardım sistemi kullanıcının normal çalışmasına devam etmesini engellememelidir.

Kullanıcı Desteği Yaklaşımları Komut desteği komut seviyesinde en temel, en yaygın yaklaşımdır. kullanıcının ne aradığını bildiğini varsayar. kullanıcı özel bir komutla yardım ister. Örnek: UNIXman, DOShelp hızlı referans için uygundur. kullanıcı toplulukları ve forumlar Komut satırı yönlendirmesi hata oluştuğunda doğru kullanım bilgisini sağlar. kullanıcının komutun kullanımını bildiğini varsayar. söz dizimsel hatalar için uygundur.

Kullanıcı Desteği Yaklaşımları Konuya özel yardım yardım istemi, içinde bulunulan bağlama göre yorumlanır. Örnek: Microsoft Office “What’s This?” Çevrimiçi öğreticiler kullanıcı test ortamında sistemin temel esasları doğrultusunda çalışır. esnek kullanım imkânı verildiğinde yararlıdır. Çevrimiçi dokümantasyon kağıt ortamındaki dokümantasyon e-ortamda sunulur. yaygın ortamlarda sürekli erişim imkânı. e-ortamda gözden geçirilmesi zor olabilir, bunun için hipermetin desteği kullanılır. evrensel erişim (Universal Access). Çevrimiçi dokümantasyon: Sistemin tüm işlevselliğini ve davranışını sistematik bir yaklaşımla tam olarak açıklamasını sunar. Çok detaylı olduğu için genellikle uzman kullanıcılar tarafından referans kaynağı olarak kullanılır.

Kullanıcı Desteği Yaklaşımları Çevrimiçi Dokümantasyon İlkeleri başlık ve kılavuzlarla desteklenmiş açık/sade bir yapı kullanıcı görevlerine göre düzenlenmiş bilgiler kısa ve jargondan uzak cümleler numaralanmış ve adımlara ayrılmış işlemler Mümkün olduğunca kullanılan örnekler indeks, içerik, özet ve serbest arama imkânı hata mesaj listeleri Sık Sorulan Sorular ve açık cevapları.

Kullanıcı Desteği Yaklaşımları Asgari Kitapçık (Minimal Manual, MM) acemi ve standart kullanıcılar için hazırlanan alternatif çevrimiçi dokümantasyondur. kullanıcı görevleri ve hata kurtarma üzerinde odaklanır. sistemin gerçek dokümantasyonunun yaklaşık ¼.

Kullanıcı Desteği Yaklaşımları Jack Carroll ve arkadaşları tarafından 1990 yılında Asgari Kitapçık yaklaşımı ile 19 ofis çalışanı ve 8 görevin icrası konusunda yapılan çalışmada: %40 daha hızlı öğrenme, 2.7 defa daha fazla görev öğrenme, Benzer diğer çalışmalarda da: daha etkili öğrenme, daha az hata ve sistemi daha hızlı kullanmaya başlama olduğu görülmüştür.

Kullanıcı Desteği Yaklaşımları sihirbazlar göreve özgü araç kullanıcıya belirli sorulara vereceği cevaplarla adım adım görevi uygulatır. karmaşık veya az sıklıkla yapılan görevlerde yararlıdır. Örnek: Microsoft Office 2003 kurulumu. belirli bir göreve özgü olduğundan esnekliği azdır. kullanıcıya geri gidebilme imkanı vermelidir. yardımcılar kullanıcı davranışını gözlemleyerek bağlama uygun yardım önerir. bazen can sıkıcı olabilir. kullanıcının denetiminde olmak zorundadır. “Did You Know” (DYK) systems [Owen, 1986] Microsoft’s “Tip of the Day” [Roberts, 1989]

Gerçek İnsanlardan Yardım İyi tasarlanmış dokümantasyon ve akıllı yardım sistemleri önemli olmasına rağmen, gerçek insanlarla konuşmak, karşılaşılan sorunların çözülmesi için büyük fayda sağlamaktadır. Uzman kullanıcılar, nasıl tasarlandığını bildikleri için genellikle dokümantasyondan faydalanmaktadırlar. UNIX yardım sistemi çalışmaları, acemi kullanıcıların dokümantasyonu kullanmayı değil, bunu daha önce okumuş uzmanlarla görüşmeyi tercih ettiklerini göstermiştir.

Gerçek İnsanlardan Yardım Ürünün başka kullanıcıları da bir başka yardım kaynağıdır. Örnek: PHP Çevrimiçi dokümantasyon Kullanıcı toplulukları, forumlar ve üreticilerin teknik destek kitapları da başka bir yardım kaynağıdır. Örnek: Sun Java’nın yazılım geliştiriciler için oluşturduğu web sayfası ile Sun firması, uzmanlar ve o an çevrimiçi olan diğer kullanıcılarla çevrimiçi kullanıcı forumları ve canlı görüşme imkânı sunmaktadır.

Uyarlanabilir Yardım Sistemleri Uyarlanabilir Yardım Sistemleri kullanıcının hareketlerini izleyerek ve modelini oluşturarak çalışır. Kullanıcı modeli kullanıcının: deneyimini, tercihlerini, hatalarını, bunların birleşimi hususlarını içerebilir.

Uyarlanabilir Yardım Sistemleri Kullanıcı ihtiyaçlarına uyarlanmış yardım sunmak için bağlama ilişkin bilgi, ayrı ayrı kullanıcı, görev ve alan bilgilerini ve yönergeleri kullanır. Sorunları: bilgi gereksinimi fazla etkileşim kimin kontrolünde? ne uyarlanmalıdır? uyarlamanın kapsamı nedir?

ORIMUHS Sistem Mimarisi Object-oRiented Intelligent Multimedia Help System

Uyarlanabilir Yardım Sistemleri Akıllı kullanıcı desteği (intelligent user support ), birçok durumda sistem veya kullanıcının sistemi kullanma performansı üzerinde olumsuz etki yapmaktadır (Woods, 1993).

Kullanıcı Modelleme Tüm yardım sistemleri mutlaka bir kullanıcı modeline sahiptir. Tek, genel kullanıcı modeli (non-intelligent) kullanıcıya göre düzenlenmiş model (adaptable) Sistemin düzenlediği model (adaptive)

Kullanıcı Modelleme Bazı insan-bilgisayar etkileşimi araştırmacıları, insan-bilgisayar sistemlerinin doğal işbirliğini artırma potansiyeline sahip olması nedeniyle kullanıcı modelleme ile yakından ilgilenmektedirler. Some HCI researchers have been interested in user modeling because there is the potential that user modeling techniques will improve the collaborative nature of human-computer systems. In the context of this article, user models are defined as models that systems have of users that reside inside a computational environment. They should be differentiated from mental models that users have of systems and tasks that reside in the heads of users, in interactions with others and with artifacts (the models D1, D2, and D3 in Figure 4 are examples of mental models). Descriptions of some specific user modeling attempts and challenges in HCI follow. The ultimate objective of user modeling is that it has to be done for the benefit of users. Past research has shown that there is often quite a difference between modeling certain aspects of a user’s work and behavior, and applying this knowledge for the benefit of the user. User modeling, particularly in its impact and value for future collaborative human-computer systems, has traveled a long and winding road [Fischer, 1999]. This is true not only for the past, but equally true for the future. Many interesting and challenging problems are ahead of us: how to understand the trade-offs, the promises, and the pitfalls between adaptive and adaptable systems, between information delivery (“push”) and information access (“pull”) technologies, (3) between contextualized information representations and serendipity, and (4) how to move from our current desk-top environments to web-based environments. Hopefully, this road will lead us to new ideas and new insights in the design of future human-centered systems supported by adequate user modeling techniques.

Kullanıcı Modelleme Yaklaşımları Niceleme (Quantification) en basit kullanıcı modelleme yaklaşımıdır. kullanıcının ne bildiği nicel olarak ölçülür. farklı eylemlere farklı ağırlıklar verilerek kullanıcının görevi gerçekleştirmesi puanlanır. sonuçta kullanıcı, belirli eşik değerlere göre uzmanlık seviyeleri arasında gezer.

Kullanıcı Modelleme Yaklaşımları Sterotip (Stereotype) kullanıcının niteliklerine bağlıdır. kullanıcı, komut kullanımı ve hataları gibi belirli bir kategoriye göre sınıflandırılır. Sterotip oluşturma türleri: bilgi kullanımı, makine öğrenmesi (machine learning) In the context of WEST, the following problems of user modeling were explored: · shared context: computer coaches are restricted to inferring the students’ shortcomings from whatever they do in the context of playing the game or solving the problem; · initiative and intrusiveness: the user model was used (1) to make a judgment of when to give valuable advice and make relevant comments to students without being so intrusive as to destroy the fun of the game; and (2) to avoid the danger that students will never develop the necessary skills for examining their own behavior and looking for the causes of their own mistakes because the coach immediately points out the students’ errors; · relevance: WEST developed the paradigm Òcoaching by issues and examples. By assessing the situational context and acting accordingly, students were coached in a way in which they could see the usefulness of the issue at a time when they weremost receptive to the idea being presented. Based on the information contained in the user model, the system used explicit intervention and tutoring strategies to enable the system to say the ÒrightÓ thing at the (right) time.

Kullanıcı Modelleme Yaklaşımları Bindirmeli (Overlay) modeller ideal bir uzman kullanıcı modeli oluşturulur. sistemin gerçek kullanımı ideal model ile karşılaştırılır. model, kullanıcı davranışını bilinen hata katalogları ile karşılaştırarak, ortaklıkları/farklılıkları içermelidir. In the context of WEST, the following problems of user modeling were explored: · shared context: computer coaches are restricted to inferring the students’ shortcomings from whatever they do in the context of playing the game or solving the problem; · initiative and intrusiveness: the user model was used (1) to make a judgment of when to give valuable advice and make relevant comments to students without being so intrusive as to destroy the fun of the game; and (2) to avoid the danger that students will never develop the necessary skills for examining their own behavior and looking for the causes of their own mistakes because the coach immediately points out the students’ errors; · relevance: WEST developed the paradigm Òcoaching by issues and examples. By assessing the situational context and acting accordingly, students were coached in a way in which they could see the usefulness of the issue at a time when they weremost receptive to the idea being presented. Based on the information contained in the user model, the system used explicit intervention and tutoring strategies to enable the system to say the ÒrightÓ thing at the (right) time.

HCI Alanında Kullanıcı Modelleme Zorlukları Kullanıcı modelleme ve görev modellemenin farklılaşması, Kullanıcı modellemenin çaba/değer (trade-off) dengesinin artması, Farklı modelleme teknikleri desteği (integrating modeling), Hatalı, eski ve yetersiz bilgi içeren kullanıcı modelleri, Farklı alanlardaki kullanıcı modelleme yaklaşımlarının yeterliliği hakkında kriter geliştirilmesi, Daha geniş bağlamı kapsaması, Kullanıcı modelleme ve kontrol, Gizlilik/kullanıcı modelleri. User modeling in HCI faces a number of interesting challenges, including the following ones: Increase the payoff of user modeling. There is little to be gained if expensive mechanisms are used to achieve minimal improvements in usability and usefulness (e.g., our empirical investigations have shown that few users, even trained computer scientists, take advantage of the MS-Word macro adaptation mechanisms). The payoff or utility of cognitive artifacts can be characterized by the quotient of Òvalue / effort.Ó To increase the payoff, we have two options: (1) increase the value by showing that future systems relying on user models are more usable and more useful, or (2) decrease the effort associated with creating a user model (for example, by exploiting usage data). Differentiate between user modeling and task modeling. In many cases, we are not interested in user modeling in any general sense, but only in user performance and background knowledge with respect to tasks in a certain domain (see Figure 6). In this case, an adequate user model can be restricted to a small set of user attributes related to a specific task. Support different modeling techniques. Many user modeling approaches failed because they relied too much on one specific technique. There is evidence [Thomas, 1996] that substantial leverage can be gained by integrating modeling (e.g., with specification components, with questionnaires) with implicit modeling (e.g., analyzing user performance on tasks, inferring the knowledge background and interests based on previous interactions) [Kass, 1991]. This enriched synthesis can be further complemented by asking users (in otherwise open environments, such as HFAs and design environments) to solve specific problems in which the selection of the problem is driven by specific needs of the user modeling component. Dealing with user models containing wrong, outdated, and inadequate information. User models represent a world that is outside the computational environment. The mapping of external information (particularly if we rely on inferred rather than observed behavior) to the internal model may be wrong to start with, but even under the assumption that it is an adequate representation at some point of time, it may become outdated by external changes of which the model is unaware [Allen, 1997]. How, when, and by whom can a wrong user model be identified? Who will have the authority and the knowledge to change the model, and which modification mechanisms will be available to do so? Develop criteria to judge the adequacy of user modeling in different domains. Assuming that user modeling is useful in some domains but not in others, which criteria do we have to distinguish these domains? Capturing the Larger Context. Suchman [Suchman, 1987] argues convincingly that Òinteraction between people and computers requires essentially the same interpretive work that characterizes interaction between people, but with fundamentally different resources available to the participants. People make use of linguistic, nonverbal, and inferential resources in finding the intelligibility of actions and events, which are in most cases not available and not understandable by computers.Ó This raises the interesting challenges: (1) How can we capture the larger (often unarticulated) context of what users are doing (especially beyond the direct interaction with the computer system)? (2) How can we increase the Òrichness of resourcesÓ available for computer programs attempting user modeling to understand (what they are told about their users) and to infer from what they are observing their users doing (inside the computational environment and outside) [Horvitz et al., 1999]? Ubiquitous computing [Weiser, 1993], embedded communication [Reeves, 1993], and usage data [Hill et al., 1992] make an attempt to reduce the unnecessary separation of computational artifacts from the physical objects they represent and from the discussions surrounding them (this separation created computational environments that are Òdeaf, blind, and quadriplegic agentsÓ [Bobrow, 1991]). History and interaction patterns document how artifacts were developed and which actions and contributions individual users have made. Circumstantial indexing [Bolt, 1984], for example, is a powerful retrieval technique used by human collaborators that allows users to remember events in terms of things they did, not necessarily in terms of things that happened to objects. User Modeling and Control. A consequence of any smart behavior of systems is that agents (humans or computers) can guess wrong and perform hidden changes that users do not like. Current systems often lack the possibility or at least the transparency for users to turn off these ÒsmartÓ features, which can get more in the way than help. As argued above, systems, even smart ones, are aware of only a fraction of the total problem-solving process their human partners undergo [Hollan, 1990], and they cannot share an understanding of the situation or state of problem-solving of a human [Suchman, 1987]. Whereas these drawbacks of smart systems may be only annoying in HFAs such as word processors, they are unacceptable in other collaborative human-computer systems, such as airline cockpit computers serving as intelligent agents. Billings [Billings, 1991] argues convincingly that in computerized cockpit design each intelligent agent in a human-computer system must have knowledge of the intent and the rationale of the actions of the other agents. To avoid these drawbacks, intelligent systems should provide malleable tools [Fischer, 1993b] that empower rather than diminish users, giving them control over tasks necessary for everyday life [Kay, 2000]. There are situations in which we desire automation and intelligence (for example, few people will have the desire to compile their programs themselves) but the decision as to what should be automated and what not should be under the control of the people affected by the system [Shneiderman & Maes, 1997]. Privacy and User Models. We live in a world where more and more events take place and are tracked in some computational environment and recorded in a user model, just to name a few examples: telephone calling cards, shopping cards at supermarkets, book ordering at electronic book stores, websites visited, active badges worn by humans [Harper et al., 1992]. Numerous organizations compile user models of our behavior and actions Ñ and there is the great danger that this information can be misused. It will be a major challenge to find ways to avoid misuses, either by not allowing companies to collect this information at all or by finding ways that the individual users have control over these user models.

Alan ve Görev Modelleme Kapsadığı hususlar: ortak hatalar ve görevler şu ana yapılmakta olan görev Komut serilerinin kullanımı analizini içerir. Sorunları sembolleştirilen görevler iç içe geçmiş görevler kullanıcının niyeti

Tavsiye Stratejisi Verilen duruma uygun doğru tavsiye türünün seçilmesini kapsar. Örnek: hatırlatıcı, öğretici, vb. Bazı akıllı sistemler tavsiye stratejisini modeller, ancak yine de doğru stratejinin seçilmesi büyük önem taşır. EuroHelp uyarlanır yardım sistemi, kullanıcının çalışmasını bir öğretmen gibi izleyerek ona ihtiyacı olan tavsiyeyi sunar.

Tavsiye Stratejisi “Bunu Biliyor musunuz?” (“Did You Know”, DYK) Microsoft’un “Günün İpucu“ (“Tip of the Day”)

Bilginin Gösterilmesi Teknikleri kural tabanlı bilgi kurallar ve gerçekler şeklinde sunulur. çıkarım mekanizması ile yorumlanır. genellikle geniş alanlarda (domain) kullanılır. çerçeve tabanlı bilgi doldurulması gereken boşluk yapılar şeklinde saklanır. dar alanlarda (domain) yararlıdır.

Bilginin Gösterilmesi Teknikleri ağ tabanlı bilgi gerçekler arasındaki ilişkiler şeklinde gösterilir. çerçevelere bağlantı yapmakta kullanılabilir. örnek tabanlı bilgi karar yapıları şeklinde dolaylı olarak gösterilir. kurallarla programlama şeklinde değil sınıflandırma yapacak şekilde eğitilmiştir. çok az bilgi edinimi gerektirir.

Bilginin Sunulmasına ve Modellemeye İlişkin Problemler bilgi gereksinimi kullanıcı davranışının yorumlanması mevcut kaynaklar bilgi gereksinimi  bilginin temin edilmesi genellikle zordur, özellikle alan uzmanı bulunamadığında.

Uyarlanabilir Yardım Tasarımında Dikkate Alınması Gerekli Konular Teşvik kontrolü kullanıcı mı elinde bulunduruyor yoksa sistem mi etkileşimi yönlendiriyor? veya karma mı? sistem yardım önermek için kullanıcının davranışını durdurabiliyor mu? Etki ne uyarlanacak ve bunu yapmak için hangi bilgiye gereksinim duyuluyor? ihtiyaç duyulan tek şey model Kapsam modelleme hangi seviyede? (uygulama/sistem) uygulamalar arasında uzmanlık seviyesi değiştiğinden sistem seviyesinde yapılan modelleme daha karmaşıktır.

Kullanıcı Desteği Tasarımı Kullanıcı desteği sisteme eklenen bileşen değil, sistemin organik bir bileşenidir. Bu nedenle sistemle bir bütün olarak tasarlanmalıdır. Yardımın nasıl sunulacağına ilişkin teknolojik hususlara değil, yardımın bağlamına ve içeriğine odaklanmalıdır.

Nasıl Sunulmalı? Yardım nasıl istenecek? Yardım nasıl gösterilecek? komut, düğme (button), işlev (açık/kapalı), ayrı bir uygulama, acaba sesli yardım istenebilir mi? Yardım nasıl gösterilecek? yeni pencere, tam ekran, bölünmüş ekran açılır kutular, ipucu ikonları Etkili bir yardım sunumu şu hususları kapsamalıdır: açık, aşina, tutarlı ve uygun bir dil açıklayıcı değil öğretici yoğun metin kullanımından uzak özet bilgi ve örnek

Kullanıcı Desteği Gerçekleştirimi Yardım ne? işletim sistemi komutu meta-komut uygulama Yardım bilgisinin yapısı: tek bir dosya dosya hiyerarşisi veri tabanı Hangi kaynaklar mevcut? ekran boşluğu bellek kapasitesi hızı Olmazsa olmaz: esneklik ve genişletilebilirlik çıktı alabilme gözden geçirebilme

Kaynaklar Woods, D. D. (1993), The price of flexibility, In Gray et al. (1993), 19–25. Stoev, S., and Encarnac, L. M. (1998). A navigation tool for ORIMUHS based on goal recognition and action prediction. In Report 6. GI Workshop “Adaptivit¨at und Benutzermodellierung in interaktiven Softwaresystemen” (ABIS’98), Erlangen. FORWISS. L. Miguel Encarnac, Stanislav L. Stoev (1999), An Application-Independent Intelligent User Support System Exploiting Action-Sequence Based User Modelling. John F. Schrage, Susan E. Yager (2004), End User Support: Preparing New Specialist To Address The Future, Journal of Informatics Education Research, Volume 6, Number 3.

Teşekkürler…