Разработка интеллектуальной системы для поддержки проектирования человеко-компьютерного взаимодействия в веб-приложениях

Бакаев, Максим Александрович

Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Разработка интеллектуальной системы для поддержки проектирования человеко-компьютерного взаимодействия в веб-приложениях

кандидата технических наук: Бакаев, Максим Александрович
город: Новосибирск
год: 2012
специальность ВАК РФ: 05.13.11

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Разработка интеллектуальной системы для поддержки проектирования человеко-компьютерного взаимодействия в веб-приложениях»

Автореферат диссертации по теме "Разработка интеллектуальной системы для поддержки проектирования человеко-компьютерного взаимодействия в веб-приложениях"

На правах рукописи

/С

Бакаев Максим Александрович

РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕКО-КОМПЬЮТЕРНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯХ

Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ї 2 ИЮЛ 2012

Новосибирск-2012

005046417

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Новосибирский государственный технический университет»

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения РАН, г. Новосибирск.

Защита состоится 20 сентября 2012 г. в 16:00 на заседании диссертационного совета Д 212.173.06 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Новосибирский государственный технический университет» по адресу: 630092, г. Новосибирск-92, пр. К. Маркса, 20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Новосибирского государственного технического университета.

Автореферат разослан «03» июля 2012 г.

Ученый секретарь

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Авдеенко Татьяна Владимировна

Официальные оппоненты: Хабаров Валерий Иванович,

доктор технических наук, профессор,

ФГБОУ ВПО Сибирский государственный

университет путей сообщения,'

зав. кафедрой «Информационные технологии на

транспорте»

Тузовский Анатолий Федорович, доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО Национальный исследовательский Томский политехнический университет, проф. кафедры оптимизации систем управления

диссертационного совета

Чубич Владимир Михайлович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

За первое десятилетие XXI века количество интернет-пользователей в мире увеличилось более чем в 5 раз, достигнув 2 миллиардов человек, а число активных веб-приложений в 2011 г. превысило отметку в 150 миллионов. По результатам этого же года суммарный объем реализации крупнейших российских компаний в сфере информационных технологий (ИТ) достиг рекордной величины в 508,4 млрд руб., причём максимальным (46%) оказался прирост в сфере разработки программного обеспечения (ПО). При этом, согласно исследованиям, не менее 50% всего создаваемого программного кода посвящено пользовательским интерфейсам, а разработка средств эффективного взаимодействия человека с компьютером считается одним из приоритетных направлений развития искусственного интеллекта и информатики в целом1.

Интерфейс пользователя является основным предметом полидисциплинарного научного направления под названием «человеко-компьютерное взаимодействие» (4KB), формирование которого началось в 1960-е годы, в том числе в нашей стране, на стыке информатики, эргономики, инженерной психологии и других областей. Согласно рекомендациям специалистов, на обеспечение качества интерфейса следует выделять не менее 10% от общего бюджета проекта по разработке ПО. При этом среднее улучшение основных бизнес-показателей веб-приложений составляет от 83% (США, 2008 г.), что позволяет сделать вывод о значительной экономической эффективности проектирования качественного взаимодействия. Тем не менее, применение методов проектирования взаимодействия на практике осуществляется далеко не во всех проектах, связанных с разработкой ПО. В результате значение даже такого базового показателя качества интерфейса как «процент успешного выполнения задач», для веб-приложений составляло в 2009 г. не более 81% (в России, предположительно, около 60%), а для отдельных категорий пользователей ещё в 1,5-2 раза ниже.

Одна из проблем, отмечаемых в сфере 4KB, заключается в том, что практическое знание в данной области характеризуется слабой степенью организации, - это приводит к существенным затратам времени разработчиков на поиск, интерпретацию и применение соответствующих рекомендаций или готовых «шаблонов проектирования» (типовых решений, используемых при проектировании интерфейсов). Интеллектуальные (экспертные) системы (ИС) для поддержки проектирования интерфейсов, ряд которых создавался с начала 2000-х годов, можно разделить на инструменты для организации рекомендаций (MetroWeb, BORE и др.) и для автоматизированной генерации кода интерфейса и его валидации2. Эффективное совмещение этих подходов и устранение их недостатков позволило бы сократить затраты времени проектировщиков на поиск существующих рекомендаций, снизить количество ошибок, связанных с их

1 Ронжин, А.Л., Карпов, A.A., Ли, И.В. Речевой и многомодальный интерфейсы. М.: Наука, 2006.

2 Грибова, В.В. Автоматизация проектирования, реализации и сопровождения пользовательского интерфейса на основе онтологического подхода. // Докторская диссертация - Владивосток, ИАПУ ДВО РАН, 2007. - 393 с.

применением, и, тем самым, повысить уровень качества создаваемых пользовательских интерфейсов.

Цель работы

Целью диссертационной работы является разработка, с использованием методов инженерии знаний, средств интеллектуальной поддержки проектирования человеко-машинных интерфейсов в веб-приложениях. Разрабатываемая интеллектуальная система должна включать базу знаний (БЗ), максимально полно охватывать стадии процесса разработки ПО, а также учитывать специфику проектируемого взаимодействия (для предоставления практических знаний, соответствующих контексту конкретного проекта).

Для достижения поставленной цели в рамках диссертационной работы были поставлены и решены следующие задачи:

1. Проведение анализа структуры знаний в сфере ЧКВ и процесса проектирования взаимодействия, а также выбор адекватных моделей и средств представления знаний.

2. Разработка и экспериментальное исследование моделей взаимодействия в человеко-машинных интерфейсах для выявления характеристик пользователей, значимых для различных аспектов взаимодействия.

3. Построение базы знаний для предметной области проектирования ЧКВ в веб-приложениях, включающей механизмы организации хранимых знаний и оценки их сравнительной эффективности.

4. Создание интеллектуальной системы на основе разработанной онтологии проектирования ЧКВ, её применение для решения практических задач в предметной области, оценка качества полученных результатов.

Объектом исследования являются знания в сфере ЧКВ, а предметом исследования - процессы обработки, организации и практического применения знаний для повышения эффективности проектирования ЧКВ в веб-приложениях.

Методы исследования

Среди использованных методов исследования: методы инженерии знаний (построение онтологий, применение фреймовой и продукционной модели, анализ текстологических источников), компьютерной лингвистики, статистического анализа. При разработке программного обеспечения использовались подходы логического, структурного и объектно-ориентированного программирования. В качестве методологической основы также использовались исследования отечественных и зарубежных учёных: Я. Нильсена, Т.А. Гавриловой и В.Ф. Хорошевского, Т. Грубера, Н.Г. Загоруйко, Б.Ф. Ломова, П. Фиттса, У. Хика, Ю.А. Загорулько, В.И. Хабарова, Е.Б. Цоя и М.Г. Грифа, A.C. Клещева и В.В. Грибовой, J. Vanderdonckt, N. Noy, S. MacKenzie, Д. Нормана и др.

Результаты, выносимые на защиту, и их научная новизна:

1. Разработан новый подход к проектированию человеко-машинных интерфейсов для веб-приложений, комбинирующий организацию практических знаний и моделеориентированную автоматическую генерацию прототипа интерфейса исходя из специфики конкретного проекта.

2. Предложена гибридная модель представления знаний, комбинирующая онтологию, фреймовый и продукционный компоненты для эффективной обра-

ботки знаний посредством индексирования их базовыми терминами из контролируемого словаря.

3. Предложены расширенные модели человеко-машинного общения, описывающие поведение различных категорий пользователей, и выявлены значимые для взаимодействия характеристики пользователей для уточнения структуры БЗ.

4. Создана интеллектуальная система для поддержки проектирования человеко-машинных интерфейсов в веб-приложениях, на основе онтологической модели, базы знаний продукционной модели, а также механизмов их взаимодействия.

5. Разработан «портал знаний» для интеллектуальной поддержки процесса проектирования 4KB в веб-приложениях, интегрирующий компоненты гибридной модели с интерфейсом ИС и включающий механизм определения «эффективности» рекомендаций, основанный на композиции нечётких отношений.

Практическая значимость

Использование разработанной интеллектуальной системы может позволить повысить эффективность работы проектировщика человеко-машинных интерфейсов (снизить требования к квалификации проектировщиков, затраты времени и количество ошибок) и повысить качество взаимодействия для всех категорий пользователей. Онтологическая модель предметной области проектирования 4KB, созданная в данной работе, была внедрена в учебный процесс в рамках дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» на кафедре Экономической информатики Новосибирского государственного технического университета (НГТУ). Разработанная на основе онтологической модели интеллектуальная система была успешно использована для поддержки проектирования 4KB при создании веб-приложений для Народного факультета НГТУ и ОАО «Трест Сибэнергомонтаж», внутреннего веб-приложения для швейцарской компании «Комакс АГ», веб-интерфейса системы «АИС Электронный инспектор МЧС», входящей в состав системы автоматизации функционирования органов надзорной деятельности МЧС России (государственный контракт №16/2.2.4.1-0314 от 22.11.2011, договор кафедры ЭИ НГТУ № 2011/11-07 от 07.11.2011). Интеллектуальная система прошла государственную регистрацию как программа для ЭВМ, о чём Федеральной службой по интеллектуальной собственности выдано свидетельство № 2011615212 от 01 июля 2011 г.

Апробация работы

Основные выводы и научные результаты диссертационной работы докладывались на ряде научно-практических конференций, из которых 13 являлись международными: The 10th IFAC/IFIP/IFORS/IEA Symposium on Analysis, Design, and Evaluation of Human-Machine Systems и International Association of Societies of Design Research 2009 Conference, г. Сеул, Ю. Корея, 2007 и 2009 гг.; The Eighth Pan-Pacific Conference on Occupational Ergonomics, г. Бангкок, Таиланд, 2007 г.; VIII международная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии», г. Воронеж, 2008 г.; VIII Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, г. Порту-Алегри, Бразилия, 2008 г.; IEEE Region 8 International Conference on Computational Technologies in Electrical and Electronics Engineering, IASTED Automation, Control, and Information Technology ACIT'2010, и Ershov Informatics Conference (PSI 11), г. Новосибирск, 2008, 2010

и 2011 гг.; DST-RFBR Sponsored Indo-Russian Joint Workshop on Computational Intelligence and Modern Heuristics in Automation and Robotics, г. Сурат, Индия, 2010 г.; International Conference on Information and Multimedia Technology и International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering, г. Гонконг, 2010 и 2011 гг.; IADIS International Conference Applied Computing, г. Рио-де-Жанейро, Бразилия, 2011 г.; The 17th International Conference on Database Systems for Advanced Applications, г. Пусан, IO. Корея, 2012 г.

Публикации

По теме диссертации автором опубликовано 17 работ (из них 11 на английском языке), в том числе 3 публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, входящих в перечень рекомендованных ВАК, 1 публикация в зарубежном международном научном периодическом издании, 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ, 12 публикаций в сборниках материалов международных научно-практических конференций.

Структура и объем

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, содержащего 208 наименований, и приложений. Общий объем работы - 265 страниц, включая 32 таблицы и 25 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования и формулируются задачи диссертационной работы.

В первой главе рассматриваются современные подходы к созданию пользовательских интерфейсов, их место в индустрии разработки программного обеспечения в целом, а также даётся обзор инструментов, способных поддерживать разработчика в данной деятельности. Анализируется структура знаний, накопленных и применяемых в сфере 4KB, формулируются принципы построения ИС для поддержки проектирования взаимодействия.

Основным предметом человеко-компьютерного взаимодействия является интерфейс («пользовательский интерфейс», «человеко-машинный интерфейс») — совокупность средств и правил, согласно которым происходит взаимодействие пользователя и компьютера. В рамках диссертационного исследования рассматривается в основном графический интерфейс пользователя, причём используются следующие количественно измеримые показатели его качества (на основе существующих стандартов, например ISO/IEC 25062:2006, и работ Я. Нильсена):

1) процент успешного выполнения задач пользователем;

2) затраченное на выполнение задач время;

3) уровень ошибок, допускаемых в процессе выполнения;

4) субъективная удовлетворенность пользователя.

Важность применения методов проектирования взаимодействия в процессе разработки ПО широко признана, а вложения в качество интерфейса создаваемого программного продукта, как правило, имеют высокий экономический эффект. Тем не менее, далеко не все команды разработчиков (особенно в средних и небольших проектах по разработке веб-приложений) включают в себя квалифицированных специалистов в данной области. В то же время, проектирование 4KB

не имеет и комплексной поддержки в виде инструментальных средств, которые бы содержали доступные и качественно организованные экспертные знания.

Произведён обзор знания, накопленного в сфере 4KB, с его условным разделением на три группы: «законы» (высокоуровневые теоретические построения), «принципы» (более или менее универсальные правила), а таюке рекомендации (практические советы или напоминания, как избежать ошибок) или «шаблоны проектирования». Отмечено, что рекомендации, которые в наибольшей степени используются в практике проектирования взаимодействия и составляют самый обширный из уровней знания в сфере 4KB, могут дублироваться или противоречить друг другу, не содержать явной связи с теоретическим обоснованием, не описывать контекст своей применимости. J. Vanderdonckt, который совместно с коллективом последователей занимался исследованием проблем и методов организации рекомендаций с конца 1990-х годов, отмечал следующие барьеры для применения рекомендаций при проектировании интерфейсов:

1. Значительное количество рекомендаций при недостатке средств их организации (в среднем затраты времени на применение одной рекомендации составляли 15 мин).

2. Сложность интерпретации (проектировщики испытывали сложности с интерпретацией 30% найденных рекомендаций).

3. Пониженная применимость в связи с оторванностью рекомендаций от контекста проектирования.

Инструменты, поддерживающие создание программного кода интерфейса или его проекта (прототипа, модели), классифицированы следующим образом:

1. Универсальные и специализированные визуальные редакторы: графики (Adobe Photoshop), веб-страниц (Adobe Dreamweaver, MS Expression Web), интерактивных приложений (Adobe Flash), прототипов интерфейсов (Balsamiq Mockups и др.) - в рамках так называемой дизайнерской парадигмы. Данные инструменты воплощают методы высокоуровневого проектирования и способны существенно снизить трудоемкость разработки визуального компонента интерфейса, однако они не содержат знаний о принципах организации взаимодействия.

2. Средства автоматизации создания кода интерфейса и его валидации в рамках моделеориентированной парадигмы. Так, система, разработанная в ИАПУ ДВО РАН коллективом под руководством В.В. Грибовой и A.C. Клеще-ва и базирующаяся на онтологическом подходе, позволяет фиксировать решения на этапе проектирования в модели интерфейса, проводить автоматическую оценку качества интерфейса и т.д. Существуют также инструменты, способные автоматически генерировать интерфейсы для относительно простых классов задач или для особых условий взаимодействия. Так, применение системы PUC (предназначенной для создания стандартизованных интерфейсов для управления различной бытовой техникой) позволило увеличить показатели качества взаимодействия в 2-4 раза3. Система SUPPLE создаёт альтернативные интерфейсы для пользователей, чьи потребности не были учтены в основном интер-

3 Nichols, J., Myers, B.A. Automatically generating high-quality user interfaces for appliances // Doctoral dissertation, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, 2006. - 358 p.

фейсе продукта или устройства, рассматривая генерацию интерфейса как задачу дискретной оптимизации. Принципиальным ограничением моделеориенти-рованной парадигмы автоматизации создания интерфейсов является необходимость предварительного задания подробной модели взаимодействия — задач пользователя, обрабатываемых данных и т.д. В случае, если результатом должен являться сложный интерфейс с высоким уровнем детализации, трудоемкость задания входных параметров для его генерации может превысить затраты на его проектирование обычными методами.

3. Инструменты для работы с рекомендациями: такие системы как Metro Web, BORE и др., разрабатывались с начала 2000-х годов и для некоторых из них на экспериментальных данных был показан положительный эффект при проектировании интерфейсов. Тем не менее, данные экспертные системы не получили широкого распространения, причина чего видится в том, что они не помогают соотносить рекомендации с контекстом проекта и выбирать наиболее подходящие, не учитывают характеристики различных категорий пользователей, не охватывают все стадии процесса разработки. Кроме того, в построенных моделях представления знаний предполагается, что все отношения между элементами знаний (например, в BORE - «требует», «является альтернативой», «конфликтует с» и т.п.) устанавливаются и поддерживаются вручную, что весьма затруднило бы сопровождение базы знаний, содержащей значительное количество объектов. Представляется, что устранение этого недостатка возможно при использовании более сложных моделей представления знаний, чем стандартная онтологическая модель предметной области.

В диссертации предлагается разработка интеллектуальной системы, совмещающей основные принципы описанных подходов, для повышения эффективности работы проектировщиков человеко-машинных интерфейсов и качества создаваемых веб-приложений. Система охватывает все выделенные уровни знаний в сфере 4KB и способна учитывать контекст проектирования, осуществляя вывод модели интерфейса из входной информации на базе онтологического подхода. Исходя из особенностей современных веб-приложений, построение модели (логического представления интерфейса) и генерация кода осуществляются на основе правил вывода, а итоговый веб-интерфейс является прототипом с гибкими физическими характеристиками. Система имеет средства для автоматизированного определения сравнительной значимости экспертных знаний на основе показателей качества созданных веб-интерфейсов, валидация которых может производиться с использованием широко применяемых на практике методов проектирования взаимодействия.

Во второй главе определяется архитектура интеллектуальной системы, структура входной и выходной информации (представлены на Рис. 1), рассматриваются адекватные модели представления знаний и предлагаются средства для порождения системой новых знаний в предметной области.

Работа системы предполагает наличие входной информации - характеристик пользователей, являющихся целевыми для разрабатываемого программного продукта, и требований к нему. В ходе работы системы механизм вывода (решатель) формирует знание о конкретном проекте, сопоставляя входные дан-

ные и информацию, хранимую в БЗ, а затем вырабатывает выходные данные, которыми являются релевантный контексту проекта упорядоченный набор рекомендаций, а также автоматически создаваемый прототип интерфейса разрабатываемого веб-приложения. При этом окончательные решения относительно проекта интерфейса принимаются специалистом, использующим систему, на основе сгенерированного прототипа и выходного множества рекомендаций.

Рисунок 1. Архитектура ИС поддержки проектирования 4KB в веб-приложениях.

Предложена гибридная модель для представления знаний в системе, включающая фреймовую онтологию, максимально использующую возможности объектно-ориентированного подхода, а также продукционную модель, позволяющую формулировать знания в виде импликаций (правил «если-то»). Ключевым компонентом базы знаний ИС является онтология. Онтологии - формальные явные описания терминов предметной области и отношений между ними. Под это определение онтологии, данное Т. Грубером, попадают многие модели представления знаний: фреймы, семантические сети, концептуальные карты и т.д. Идея фрейма (frame - остов, скелет, каркас) для представления знаний, предложенная М. Минским, заключается в концентрации данных (знаний) об объекте в единой сложной структуре, отображающей взаимосвязь объектов этой области, в отличие от их распределения между множеством более мелких структур. Формально фрейм представляет собой статическую структуру данных, состоящую из слотов и их заполнителей. Характерной особенностью фреймовой модели является то, что первоначально слоты фреймов могут быть заполнены «заданиями отсутствия», которые в процессе приспособления начальной общей модели знаний к конкретной ситуации постепенно заполняются реальными данными. Данное свойство позволило эффективно реализовать подсистему ввода исходной информации путем ее встраивания в соответствующие слоты фреймов и последующего распространения по сети фреймов. Построенную в работе фреймовую онтологию можно формально представить следующим кортежем:

Of=<C,R,S,G,T,Ds,Dg,E> , (1)

где С = {ci | i = 1,...«} - конечное непустое множество фреймов-классов, описывающих понятия предметной области;

R = {/• |/ = 1 ,...т) - конечное множество бинарных отношений, заданных на

классах, Л ç-OC, R = {Risa}vRass, где Risa - антисимметричное, транзитивное, нерефлексивное отношение иерархии «класс-подкласс», задающее частичный порядок на множестве классов; RASS - конечное множество ассоциативных отношений;

5 = {л', | ; = - конечное множество слотов (атрибутов класса);

G = {gs, | i = 1,.../} - конечное множество фасетов (атрибутов слота); Е = {е, | i = 1,...!/} - конечное множество экземпляров классов; Г - конечное непустое множество, определяющее контролируемый словарь терминов предметной области, построенное на множестве базовых терминов В = Щ | / = 1,...»}, составляющих множество имен классов онтологии:

1=1 1=1 Eq(bi) - множество синонимичных терминов, каждый из которых связан с базовым термином bi е В, Ds — конечное множество типов СЛОТОВ, Dg - конечное множество типов фасетов.

Структура фрейма-класса определена следующим образом: с =< Namec,(isa сparent),{s{,s2,...sn{c])>,

где с, срагеШ е С - классы онтологии, связанные отношением иерархии R1sa, sj е S

- слоты фрейма, Namec е В- имя класса, являющееся базовым термином контролируемого словаря Т. Иерархии фреймов-классов образуются посредством указания в подчиненном фрейме связи «isa» и имени фрейма-родителя СрагеЫ.

Фрагмент иерархии классов рассматриваемой прикладной области проектирования веб-интерфейсов представлен на Рис. 2. В данной иерархии выделяются мета-класс THING («Объект»); классы Interface quality metric («Показатель качества интерфейса») с подклассами Success rate («Процент успешности»), Subjective satisfaction («Субъективная удовлетворенность пользователя»), Error rate («Уровень ошибок») и Performance time («Время выполнения»); Design solution («Проектное решение»), Interface design («Проект интерфейса»); Interface element («Элемент интерфейса»); Website element («Элемент веб-приложения»). Все

множество классов С разбивается на два непересекающихся подмножества С = Cabsiraci^>Cconcre,e. Для классов подмножества СсопсМе возможно определять экземпляры класса (конкретные объекты) е е Е. Структура фрейма-экземпляра аналогична структуре класса с, для которого построен экземпляр: е(с) =< NameeXsf,sl,...,sen(c)) >,

где J{',s2'",sn(c) - экземпляры слотов класса с, заполненные конкретными значениями атрибутов.

Рисунок 2. Фрагмент иерархии классов фреймовой структуры.

Возможности фреймовой модели существенно усиливаются с использованием на её основе объектно-ориентированного подхода. Основным преимуществом такого подхода применительно к рассматриваемой базе знаний является реализация механизма наследования значений слотов (свойств) классов-родителей классами-потомками и экземплярами в качестве составляющей механизма вывода на знаниях, реализованного в системе.

Описание рассматриваемой проблемной области не ограничивается лишь иерархическими отношениями RiSA. Определение ассоциативных отношений, составляющих множество RAss, осуществляется путем явного указания в качестве значения слота некоторого фрейма имени связанного с ним фрейма, а также типа связи, существующей между этими фреймами. Для реализации ассоциативных связей среди элементов множества типов слотов Ds используются также типы Dciass (тип «Класс») и D,„slance (тип «Экземпляр»):

As Dss ^ {Dc[ass} ^ {D¡ns!ance}, где Dss-подмножество стандартных типов (symbol, string, float,...).

Задание типов Dciass и Dlnslance предполагает указание дополнительного аргумента - ассоциированного класса. Если один из слотов класса с/ имеет тип Dinstance с ассоциированным классом с2, то в качестве значений слота при создании экземпляров класса с, могут быть использованы экземпляры классов множества Тг(с2) - транзитивного замыкания с2 по отношению RlSA, включающего класс с2 и все его подклассы ниже по иерархии:

Tr{c2) = {с2}U {с,, е С | 3/?/S4(c(.,c2)}.

В этом случае классы с, и с2 связаны ассоциативным отношением, т.е. 3 Rass (с/. с2). Если один из слотов класса с, имеет тип Dciass с ассоциированным классом с2, то в качестве значений слота при создании экземпляров класса с; могут быть использованы классы множества Тг(с2). В этом случае классы с, и с2 также связаны ассоциативным отношением, т.е. 3 RASS {с,, с2). Таким образом, значением слота может становиться не только экземпляр ассоциированного класса, но и базовый термин, что было использовано для описания сложных объектов предметной области терминами контролируемого словаря. Так, начальный класс онтологии HCI engineering task («Задача проектирования 4KB»)

имеет слот project tags («теги проекта»), позволяющий задавать контекст проекта - значением слота могут быть элементы множества В (т.е. с2 = THING).

В построенной онтологической модели фреймами являются не только классы онтологии, но также и атрибуты классов, и отношения между ними. Структура фрейма-слота определяется следующим образом:

sc =< Namesc,(gsvgs2,...gsk(sc)) >,

где sc е S- слот класса с, gsi е G - фасеты слота, NameSiC - имя слота. Такой подход можно считать развитием идеи атрибутивных отношений (т.е. обладающих набором собственных атрибутов, в отличие от обычных отношений, имеющих только название), позволяющих осуществлять более качественное моделирование предметных областей за счёт расширения выразительных свойств модели.

Реализация вывода во фреймовой модели, связанная с эффектом передачи данных во фрейм или извлечения данных из него, предполагает, наряду с использованием наследования свойств от других фреймов, широкое применение процедурного подхода: через вызов функции, указанной в слоте, через присоединенную к слоту процедуру-демон, из диалога с пользователем, из базы данных и т.д. В работе рассматривается подход, при котором часть процедур системы реализуется с использованием продукционной модели, заменяя, таким образом, процедурный код декларативными утверждениями в виде правил «если-то».

Продукционная модель является одним из самых распространённых средств представления знаний благодаря своей наглядности, модульности и удобству для осуществления вывода. Однако в чистом виде системы на основе правил являются довольно поверхностными и не обеспечивают более глубоких рассуждений. Сочетание продукционной модели с фреймовой позволяет, с одной стороны, дополнить поверхностные эвристические правила детализированными структурными описаниями фреймов и связей между ними. С другой стороны, такая комбинация позволяет описать часть процедурного компонента фреймовой модели в виде правил, повысив наглядность описания и сделав возможным применить механизм логического вывода.

Таким образом, общая гибридная модель интеллектуальной системы представлена следующим образом:

Model =<Of,F,P,M>, (2)

где 0F - вышеописанная онтология (1), F = {f-,\i = 1,■••«/} - конечное множество фреймов-фактов, образуемых в процессе работы системы, Р - {Р, I' = l. -'W,,} - конечное множество правил, описывающих в декларативном виде процедурный компонент системы, М - гибридный механизм вывода, объединяющий механизмы, действующие в различных компонентах системы.

Факты и правила являются компонентами, на основе которых строится работа механизма логического вывода продукционной модели. Факты имеют структуру фреймов и формируются на основе конкретных классов и экземпляров онтологии:

f=<Namep{g{ .g/.-g,{(/))>,

где f е F - фреймы-факты, Namef- имя факта, gf - слоты факта, сформированные из слотов соответствующего класса или экземпляра с использованием механизма заполнения или вытеснения их значений на основе входной информации. Таким образом, при формировании факта происходит объединение условно-постоянной информации, содержащейся в онтологии, с входной информацией об особенностях конкретного проекта, создаваемого с использованием ИС.

Правила р е Р представляют собой следующую структуру: р =< Nainep,{ci\ ла2 л...лаА => d) >,

где Namep- имя правила, используемое для возможного частичного управления порядком выбора правил при реализации логического вывода. Импликация aj лй, л... л а^ => d состоит из левой части л^ л... ла(|, представляющей собой конъюнкцию предпосылок (предусловий) правила, и правой части d - следствия, представляющего собой набор действий, выполняемых в случае истинности всех предпосылок левой части правила. Предпосылками правила могут быть логические условия, предикаты, шаблоны и другие конструкции. Так, проверка условия при помощи шаблона представляет особый интерес - это реализация алгоритма сопоставления (унификации) шаблона, заданного в теле правила с использованием различных синтаксических конструкций, с имеющимися в системе фактами или объектами онтологии. В случае нахождения факта или объекта, унифицируемого с заданным шаблоном, соответствующая предпосылка считается истинной. Особую гибкость данному виду условий придает возможность использования переменных внутри шаблона. В этом случае переменные, получившие значения при реализации алгоритма унификации для предпосылки а,-, могут использоваться либо в оставшихся предпосылках 0/+;, Д/+2.....либо в процедурах, определяющих следствие d.

Создана онтологическая модель поддержки проектирования 4KB в веб-приложениях, после нескольких итераций разработки включившая в себя более 150 фреймов-классов. Например, в соответствии с уровнями знания в сфере 4KB, в онтологии имеются классы: Law («Закон»), Principle («Принцип») и Guideline («Рекомендация»), а также Finding («Сведение»), Source («Источник») и Reference («Ссылка»), что позволяет реализовать объясняющий компонент (обоснование, ссылки на источники и т.д.). Особый интерес представляет tag («тег»), слот класса Guideline, - его значением могут являться любые классы онтологии (термины предметной области), что позволяет производить индексацию рекомендаций, сформулированных на естественном языке.

Разработанная для системы фреймовая модель предметной области может содержать как связи с типом Dimlance: supported by («иметь в качестве обоснования»), reference («ссылаться») и т.д., так и с типом Dc/a„: tag («иметь в качестве области применения»). Так, например, хранимой в БЗ системы рекомендации со следующим текстом: «С логотипа сайта должна быть ссылка на главную страницу (кроме как на самой главной странице)», инженером по знаниям сопоставлены фреймы-классы Logo («Логотип»), Homepage («Главная страница»), Hyperlink

(«Гиперссылка»). Контекст конкретного проекта описывается аналогичным образом, однако набор классов формируется системой автоматически, исходя из характеристик целевого пользователя и требований, задаваемых в качестве входной информации. Сопоставляя два этих набора, ИС способна определять степень релевантности («близости») каждой из рекомендаций к условиям конкретной задачи по проектированию взаимодействия. Каждая рекомендация, таким образом, оценивается как потенциальная составляющая «решения задачи» - выходного перечня рекомендаций.

Слот efficiency класса Guideline предназначен для отражения показателей сравнительной эффективности использования рекомендаций {gi.g2. -gN} в проектировании ЧКВ, которые рассчитываются согласно следующей модели. Если In = {wi,v/2,...,v>v) - множество проектов веб-интерфейсов, хранящихся в БЗ (экземпляров класса Web interface design), то можно определить бинарное нечёткое отношение GI:

GI = {< g„Wj >,MG,(< 8î>wJ >)},

где ttGi(<gi,Wj>) - функция принадлежности, которая содержательно обозначает оценку степени, в которой проект веб-интерфейса wj следует рекомендации gj. Далее, если Q={qi,q2,— .Ям) ~ множество возможных показателей качества для веб-интерфейсов (экземпляров и подклассов класса Interface quality metric), то можно определить бинарное нечёткое отношение IQ:

IQ = {< wJtqk >,Miq(< Wj,<3k >)}, где fJiQ(<wj, qi>) - функция принадлежности данного нечёткого отношения, содержательно соответствующая оценке проекта веб-интерфейса wj по показателю качества qк (значения показателей качества, как правило, получаются в ходе применения различных методов проектирования юзабилити).

В итоге на основе GI и IQ определено нечёткое отношение GQ, содержательно определяющее эффективность рекомендации gj по критерию качества q^.

GQ -GI ® IQ = {< g„qk >,McQ(< gi,qk >)}. (3)

В работе было рассмотрено несколько видов свёртки (в том числе макси-минная и max-prod композиции) и, исходя из максимального разнообразия получаемых значений эффективностей, предложено определять функцию принадлежности Mci^gi, Як>} с использованием усредняемой prod-свёртки.

Тогда, полагая сравнительную значимость всех показателей качества одинаковой, можно рассчитать значение эффективности для каждой из N рекомендаций:

efficiency,. = -i- X>c2(< gj,qk >)} (4)

M qk*Q

В третьей главе диссертационной работы предлагаются расширенные модели для различных аспектов взаимодействия в такой актуальной области ЧКВ как обеспечение общедоступности для всех категорий пользователей. В рамках исследования были поставлены два количественных эксперимента, методологической основой которых явились законы Фиттса, Хика и методика «эмоциональ-

ной инженерии». С использованием полученных результатов также уточняется структура онтологии в части классов, связанных с характеристиками пользователей, и формулируются дополнительные знания, расширяющие базу знаний ИС.

Закон Фиттса базируется на 17-й теореме Шеннона (также называемой теоремой Шеннона-Хартли) и устанавливает взаимосвязь между временем, затрачиваемым на выполнение быстрого прицельного движения (МТ), расстоянием, на которое производится движение (А), и допустимым отклонением (IV):

МТ =а + Ь-Ю = а + Ь-1оёг(А/Пг + 1), (5)

где Ю - так называемый индекс сложности движения, а и Ъ - оцениваемые по результатам эксперимента параметры.

Очевидно, что время, затрачиваемое на движение, не должно изучаться в отрыве от точности, с которой движение совершается, и для закона Фиттса была предложена методика учета этого фактора. Согласно ей, вместо использования «номинального» размера цели (И/), вычисляется «эффективный» размер (ИУ, который определяется исходя из предположения нормальности распределения конечных точек движения:

Ше = (2л--е)1/2*сг, где а - среднеквадратичное отклонение.

С использованием «эффективного» размер цели должен быть вычислен «эффективный» индекс сложности /Д., используемый вместо «номинального» Ю (5), который может включать также реально покрытое расстояние Ае\

Юс = 1оё2(Ле/(^+1). (6)

Важно, что на основе Юе может быть рассчитана «производительность» выполнения движений (ТР), которая является объективной и полной мерой для заданных условий эксперимента (состоящего из п исходов), учитывающей как скорость, так и точность выполнения движения:

тр-1тюч/

пй /Щ- (7)

В работе выделены две типичные для использования человеко-машинных интерфейсов операции, для которых произведено исследование влияния характеристик пользователей (с представителями различных возрастных, половых и профессиональных групп):

1) движение интерфейсным устройством к заранее известной пользователю цели (элементу интерфейса) - моделируемое при помощи закона Фиттса;

2) выбор при помощи интерфейсного устройства заранее не известной цели (примером может являться вызов контекстного или ниспадающего меню) - моделируемый законами Фиттса и Хика в сочетании.

Получены результаты, которые свидетельствуют, что наибольшее влияние в рассмотренных аспектах взаимодействия оказывают такие характеристики пользователей как возраст (7), опыт (ЬЕ - наличие низкого опыта) и, в меньшей степени, пол. Для производительности (7) построена следующая модель:

TP = 6,308 - 0,998 *LE- 0,053* (Г-18) (8)

Показана низкая пригодность закона Хика в моделировании когнитивного аспекта взаимодействия, т.к. время выбора объектов не имело существенной зависимости от количества альтернатив. Взамен в диссертационной работе предложено, по аналогии с индексом сложности движения (5), понятие индекса сложности (IDS) для задач выбора:

IDS = IDe+c/W,

(9)

где с - оцениваемый параметр - характеризует влияние сложности принятия решения о верной цели относительно индекса сложности движения (Фитгса), зависит от индивидуальных характеристик пользователей, условий эксперимента, используемых значений независимых переменных (размеров целей). Соответственно, производительность для задач по выбору объектов (TPS) предлагается рассчитываться исходя из IDS и времени, затрачиваемого на выбор (57):

TPS=l-tIDS/ST. (10)

Построена модель, связывающая производительность выбора и характеристики пользователей, имеющая следующий вид:

TPS = 7,499 -1,014*LE-0,049* (Г-18) (11)

При помощи TPS может производиться сравнение различных веб-интерфейсов или интерфейсных устройств с точки зрения качества взаимодействия (показателей времени, затрачиваемого на выполнение типовых задач выбора, и уровня ошибок допускаемых в процессе выполнения).

С учётом полученных результатов доработана структура онтологической модели предметной области проектирования 4KB: класс Target user («Целевой пользователь») связан с такими подклассами класса User attribute («Характеристика пользователя») как User experience («Опыт пользователя»), User education level («Уровень образования пользователя»), User gender («Пол пользователя»), User age range («Возраст пользователя»), User nationality (culture) («Национальная (культурная) принадлежность пользователя»), и т.д. (см. Рис. 3).

В четвёртой главе описывается реализация интеллектуальной системы, использование системы для решения задач предметной области, а также производится оценка качества полученного результата.

Реализована онтология для интеллектуальной системы, с использованием редактора фреймовых онтологии Protege-Frames - открытого и бесплатного программного продукта, разработанного Стэнфордским университетом (США). Затем онтология преобразована (при помощи специального модуля CLIPSTab) в объектно-ориентированную структуру данных компонента COOL, являющегося одним из расширений языка разработки экспертных систем CLIPS (С Language Integrated Production System). Среда CLIPS (в настоящее время также находится в свободном доступе) позволяет реализовывать интеллектуальные системы на базе продукционной модели и имеет встроенный механизм вывода (решатель) с управлением очерёдности выполнения правил, т.е. способна поддерживать предложенную гибридную модель представления знаний. Кроме то-

го, механизм CLIPS может запускаться через веб-сервер, работающий под управлением ОС Unix, что позволило реализовать веб-интерфейс для интеллектуальной системы в каркасной системе управления содержимым Drupal и использовать язык сценариев PHP для расширения функциональности ИС, реализовав в совокупности «портал знаний».

Рисунок 3. Уточненная структура классов Target user и User attribute.

Гибридный механизм вывода на знаниях во фреймовой модели включает:

1. Механизм создания структуры фреймов-фактов и конечных элементов множества Г. Для обеспечения возможности использования фреймов-фактов /¡, представляющих текущую информацию в системе, был реализован механизм, осуществляющий копирование структуры онтологии (фреймов-классов из С и фреймов-слотов из 5) в прототипы фактов. При этом в структуру каждого такого прототипа, за исключением тех, которые соответствуют классам подмножества СаьцгаС1, предусмотрено добавление слота с именем Ыатеу, значение которого служит идентификатором для факта и используется при навигации по сети фреймов. Механизм создания фреймов-фактов из прототипов, задействованный в ходе объединения входной информации и знаний, хранящихся в БЗ, по принципу работы аналогичен созданию фреймов-экземпляров из классов онтологии.

2. Механизм наследования, в том числе множественного, и создания фреймов-экземпляров - реализован средствами решателя, в котором поддерживается объектная модель, позволяющая классам-потомкам и фреймам-экземплярам из Е наследовать у класса-родителя срагеп1 структуру слотов, а также методы. Наследуются не только типы слотов, но и значения по умолчанию (соответствуют «заданиям отсутствия» фреймовой модели), а решатель при создании факта /или экземпляра е способен сам подобрать начальное значение для слота.

3. Механизм логического вывода является основным механизмом решателя. Данный механизм представляет собой реализацию алгоритма прямого ло-

гического вывода (от фактов к заключениям) на основе обобщенного правила Modus Ponens, применяемого к хорновским базам знаний:

а„а'7,...,а„,(а, ,аг,-,а„ =>¿0 Subside, d)

где в- унификатор - множество подстановок значений переменных, присутствующих в левой части правила, получаемый из условия

Subst(0,a]) = Subst{9,«,),/ = 1 ,...,п. Результатом применения обобщенного правила

Modus Ponens является Subst{6,d) - оператор применения подстановок в к выражению d. На каждом шаге алгоритма прямого логического вывода, решатель пытается применить каждое правило из множества Р к текущему состоянию системы, - а именно, пытаясь унифицировать конъюнкты его левой части с каждым элементом множеств F и Е (за исключением экземпляров классов, имеющих встроенное свойство неучастия в логическом выводе). Для обеспечения навигации по сети фреймов, используются как уникальные идентификаторы Namet и Namej- каждого фрейма-факта Ff), так и специальные служебные классы {instance-address и fact-address). Существует возможность управления порядком применения правил, исходя из явно заданного значения для соответствующего свойства правила, или через настройки механизма вывода (например, стратегии разрешения конфликтов). Работа механизма логического вывода завершается, когда алгоритм достиг «фиксированной точки», т.е. ни одного из ранее неиспользованных правил не может быть применено.

4. Интерфейс взаимодействия с пользователем интеллектуальной системы (ввод информации, объясняющий компонент и т.д.) вынесен в портал знаний, а, соответственно в «ядре» системы реализован интерфейс взаимодействия с порталом, которое осуществляется через файлы установленной структуры (в формате CLIPS). На входе механизм вывода получает файлы с фактами F, соответствующими характеристикам целевого пользователя и терминами из множества В, описывающим требования к разрабатываемому продукту. На выходе создаётся файл проекта, содержащий итоговые характеристики проекта (например, набор сервисов веб-приложения), перечень терминов из В, описывающих контекста проекта, набор соответствующих им рекомендаций, а также логическое представление прототипа веб-интерфейса.

5. Механизм расширения функционирования решателя имеет три составляющих: логическую (дополнительные правила вывода Р), процедурную (пользовательские функции) и объектно-ориентированную (механизм отправки «сообщений» фреймам-экземплярам, обеспечивающий инкапсуляцию). Соответственно, в интеллектуальной системе были реализованы правила, функции и «сообщения» для автоматического: доопределения характеристик целевого пользователя (подмножество РцоР), определения перечня типичных сервисов веб-приложения (Pn<zP), формирования контекста проекта (PPrczP), порождения упорядоченного набора рекомендаций (PtfzP) и логического представления прототипа веб-интерфейса (PfizP).

Описанные выше компоненты объединены в «портал знаний» - специализированное веб-приложение, отражающее основную (не полную) функциональность интеллектуальной системы, созданное на основе каркасной системы управления содержимым Drupal и размещённое для доступа в сети Интернет. Основным компонентом в базе знаний портала являются рекомендации из области проектирования 4KB для веб-приложений для: а) всех типов веб-приложений; б) веб-приложений электронной коммерции; в) веб-приложений электронного правительства и государственных услуг; г) веб-сайтов образовательных учреждений. Помимо создания нового проекта с вводом входной и получением выходной информации, портал предоставляет возможность упорядоченного (по терминам из базового подмножества В и эффективности) просмотра базы знаний рекомендаций, ввода показателей для расчёта эффективности согласно предложенному алгоритму и др.

Разработан процесс создания нового проекта, который описывается следующей последовательностью шагов:

1. Создаётся экземпляр нового проекта (класса HCl engineering task), для которого входной информацией должны быть заполнены значения слотов, реализующих ассоциативные отношения с классами Target user и Requirement, а выходной - с классами Guideline и Web interface design.

2. Проектировщиком через интерфейс портала знаний задаются персональные характеристики целевого пользователя продукта и контекст использования (заполняются соответствующие слоты класса Target user, связывающие его с подклассами классов User attribute и Use context), которые в качестве фреймов-фактов фиксируются в файле user*.clp, являющимся входным для «ядра» системы. Вводимые проектировщиком требования к продукту обрабатываются механизмом анализа текста, который записывает найденные термины в виде фреймов-фактов в файл req-tags*.clp, также поступающий на вход «ядра» системы.

3. В системе запускается механизм логического вывода (подмножества правил Ру и Р„>), который уточняет характеристики пользователей и проекта, заполняя слоты фрейма-экземпляра Website, имеющего ассоциативную связь с классом Web interface design. В частности, заполняются значения ассоциативного слота website content и формируется набор типовых сервисов веб-приложения, выбираемых среди подклассов класса Website service (section).

4. Механизм логического вывода, применяя подмножество правил РРг, заполняет значения слота protect tags экземпляра класса HCl engineering task, формируя тем самым набор терминов, описывающих контекст проекта (Рг):

Pr = Dpr и Upr u Rpr и Wpr vj Срг, (12)

где Dpr - множество терминов, добавляемых по умолчанию; Upr - множество терминов, добавляемых исходя из характеристик целевых пользователей; Rpr -множество терминов, добавляемых по результатам анализа текста требований; Wpr - множество терминов, добавляемых в зависимости от типа веб-приложения (например, электронная коммерция, электронное правительство и

Т.д.); cpr - множество терминов, добавляемых исходя из содержимого (разделов и сервисов) веб-приложения.

5. Механизм логического вывода при помощи набора правил рс определяет выходной набор рекомендаций (заполняя значения ассоциативного слота design guidelines класса HCl engineering task), посредством сопоставления терминов, соответствующих рекомендации, и множества рг, сформированного на предыдущем шаге. Далее, система, применяя набор правил Р,, формирует логическое представление прототипа интерфейса (класс Web page, связанный с классом Web interface design), как упорядоченную иерархическую последовательность узлов веб-страницы (слот web page content, связанный с классом Web page node) и соответствующих им стилей оформления (ассоциативный слот, связанный с классом CSS declaration). Все фреймы-факты, созданные на данном и предыдущих шагах, сохраняются в файле проекта, который связан через уникальное имя проекта с экземпляром HCl engineering task, и механизм логического вывода завершает свою работу.

6. На основе файла проекта, специальный компонент портала знаний формирует выходной прототип интерфейса в виде кода на языке HTML и каскадной таблицы стилей CSS. Генерация кода прототипа интерфейса однозначно определяется его логическим представлением и конфигурационными значениями, хранимыми в базе знаний портала. Проектировщик получает доступ к выходной информации системы - упорядоченному набору рекомендаций для проекта (отображаемому в объясняющем компоненте системы) и прототипу интерфейса.

Разработанная интеллектуальная система использовалась при реализации ряда проектов:

1) разработке веб-интерфейса системы «АИС Электронный инспектор МЧС», входящей в состав системы автоматизации функционирования органов надзорной деятельности МЧС России - сразу для нескольких групп целевых пользователей: государственных инспекторов МЧС, сотрудников управлений и руководства МЧС, граждан и представителей юридических лиц;

2) создании внутреннего веб-приложения для швейцарской компании «Комакс АГ» (http://komaxused.com) - общая трудоемкость проекта составила около 750 человеко-часов, были предусмотрены версии веб-интерфейса для мобильных устройств;

3) создании веб-приложения для ОАО «Трест Сибэнергомонтаж» (www.tsem.ru) - целевыми посетителями являются потенциальные клиенты и инвесторы, представители контролирующих государственных органов, зарубежные контрагенты;

4) созданию веб-приложения для Народного факультета (НФ) НГТУ (ход проекта и процесс оценки качества полученного решения подробно описаны в диссертационной работе).

Применение интеллектуальной системы позволило обеспечить эффективную работу проектировщика интерфейсов, что подтверждается высокими значениями показателей качества («процент успешного выполнения задач» и «субъективная оценка уровня доверия») для разработанных веб-интерфейсов.

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в ходе диссертационного исследования:

1. Предложен подход к разработке инструментального средства (интеллектуальной системы) для поддержки проектирования человеко-машинных интерфейсов для веб-приложений, сочетающий организацию знаний и автоматическую генерацию прототипа интерфейса на основе моделеориентированного подхода.

2. Для реализации БЗ разработана гибридная модель представления знаний в области 4KB, интегрирующая онтологический подход, фреймовую и продукционную модели. Модель позволяет осуществлять как спецификацию предметной области, так и частичное замещение процедурного компонента фреймов логическими правилами вывода.

5. Создана действующая интеллектуальная система для поддержки проектирования 4KB, осуществляющая порождение упорядоченного набора рекомендаций и генерацию прототипа веб-интерфейса в зависимости от автоматически определяемого контекста проекта.

6. Реализован «портал знаний», база знаний которого содержит рекомендации по проектированию взаимодействия для различных видов веб-приложений, индексированные с использованием базовых терминов словаря и упорядоченные на основе предложенной нечёткой модели расчёта сравнительной эффективности, а также накапливает статистику реализованных проектов веб-интерфейсов и оценок их качества.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Бакаев М.А., Авдеенко Т.В. Разработка онтологии для поддержки проектирования человеко-компьютерного взаимодействия в сфере электронной коммерции // Вестник компьютерных и информационных технологий, №4, 2011.-С. 36-40.

2. Авдеенко Т.В., Бакаев М.А. Моделирование движения при использовании двумерных интерфейсов в человеко-компьютерном взаимодействии // Программные продукты и системы, №1, 2011. - С. 53-56.

3. Бакаев М.А. Об ограниченной применимости некоторых базовых законов в сфере человеко-машинного взаимодействия для пожилых пользователей. // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета, №1, 2008. - С. 11-25.

4. Bakaev, M., Avdeenko, Т. User Interface Design Guidelines Arrangement in a Recommender System with Frame Ontology // Lecture Notes in Computer Science, 2012, V. 7240, Database Systems for Advanced Applications, (Springer, 2012). - P. 311-322. [Организация рекомендаций по проектированию пользовательских интерфейсов в экспертной системе, основанной на фреймовой онтологии]

5. Bakaev М., Avdeenko Т. Knowledge-Based System for Web Interface Design // Proceedings of 2nd International Conference on Information and Multimedia Technology (ICIMT 2010), Hong Kong, China, Dec 2010. - Vol. 3, P.262-266. [Система, основанная на знаниях, для проектирования веб-интерфейсов]

6. Pustovalova N., Bakaev М., Avdeenko Т. Knowledge-Based System for Software Requirements Analysis and Management. // Proceedings of Knowledge and Ontology Elsewhere, at Ershov Informatics Conference (PSI 11), Novosibirsk, July 2011. - P. 15-20. [Система, основанная на знаниях, для анализа и управления требованиями]

7. Bakaev М., Avdeenko Т. Ontology to Support Web Design Activities in ECommerce Software Development Process. // Proceedings of IASTED Automation, Control, and Information Technology (ACIT'2010). June 15-18, 2010, Novosibirsk, Russia. ACTA Press, 2010. - P. 241-248. [Онтология для поддержки проектирования веб-интерфейсов в процессе разработки приложений электронной коммерции]

8. Avdeenko Т., Bakaev М. Improving the Efficiency of E-government on the Basis of Intelligent Technologies // Proceedings of International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering, Hong Kong, China, Dec 2011. - 8 p. [Повышение эффективности электронного правительства на основе интеллектуальных технологий]

9. Bakaev М., Avdeenko Т. Rationalizing HCI Integration in E-Commerce Software Development // Proceedings of DST-RFBR Sponsored Indo-Russian Joint Workshop on Computational Intelligence and Modem Heuristics in Automation and Robotics, Surat, India, Sep 2010. - P. 144-155. [Интеллектуализация интеграции человеко-компыотерного взаимодействия в процесс разработки приложений электронной коммерции]

10. Bakaev М., Avdeenko Т., Cheng H.I. Modelling Selection Tasks and Assessing Performance in Web Interaction // Proceedings of IADIS International Conference Applied Computing 2011, Rio de Janeiro, Brazil, Nov 2011. - P. 107-114. [Моделирование задач по выбору объектов и оценка производительности при взаимодействии в веб-интерфейсах]

11. Bakaev М. Fitts' law for older adults: considering a factor of age. // Proceedings of the VIII Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems. Sociedade Brasileira de Computa^ao, Porto Alegre, RS, Brazil, 2008. - P. 260263. [Закон Фиттса для пожилых людей: учёт фактора возраста]

12. Bakaev М., Avdeenko Т. A formal research of older adults' physical and cognitive traits in movement and selection tasks for interface design. // Proceedings of International Association of Societies of Design Research (IASDR 2009) Conference, Seoul, Korea, Oct 2009. - P. 255-264. [Формальное исследова-

ниє физических и когнитивных особенностей пожилых людей для проектирования интерфейсов: выполнение движений и выбор объектов]

13. Bakaev М., Lee К.Н., Cheng H.I. The emotional gap between the elderly and the non-elderly. // Proceedings of the 10th IFAC/IFIP/IFORS/IEA Symposium on Analysis, Design, and Evaluation of Human-Machine Systems, Seoul, Korea, Sep 2007. - Vol.10, part 1. - 7 p. [Различия в эмоциональном аспекте взаимодействия между пожилыми и обычными людьми]

14. Bakaev М., Lee К.Н., Cheng H.I. The aesthetic and emotional preferences of the elderly and the design factors for e-business web sites. Proceedings of the Eighth Pan-Pacific Conference on Occupational Ergonomics (PPCOE 2007), Bangkok, Thailand, Oct 2007. - 11 p. [Эстетические и эмоциональные предпочтения пожилых людей и факторы проектирования приложений электронного бизнеса]

15. Bakaev М., Ponomarev V. and Prokhorova L. E-learning and Elder People: Barriers and Benefits // Proceedings of IEEE Region 8 International Conference on Computational Technologies in Electrical and Electronics Engineering (SIBIRCON 2008), Novosibirsk, Russia, 2008. - P. 110-113. [Электронное обучение и пожилые люди: барьеры и преимущества]

16. Бакаев, М.А., Пономарев, В.Б., Прохорова, JI.B. Учет эстетических вкусов пожилых людей при дизайне сайтов электронного бизнеса II Материалы VIII международной конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии», г. Воронеж, 7-8 февр. 2008, ИПЦ ВГУ. - Т. 1, С. 34-39.

17. Бакаев М.А. Интеллектуальная система поддержки проектирования веб-интерфейсов (ИС ППВИ) / Бакаев М.А., Авдеенко Т.В. // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011615212. М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности (Роспатент). - 2011.

Отпечатано в типографии Новосибирского государственного Технического университета 630092, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, тел./факс: (383) 346-08-57 формат 60x84 1\16, объем 1.5 пл., тираж 100 экз. заказ № 806 подписано в печать 28.06.12 г.

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Бакаев, Максим Александрович

Список сокращений.

Введение.

Глава 1. Сфера человеко-компьютерного взаимодействия (ЧКВ) и методы инженерии знаний.

1.1 Проектирование ЧКВ как сфера деятельности.

1.1.1 Актуальные задачи проектирования ЧКВ.

1.1.2 Методы проектирования ЧКВ.

1.1.3 Проектирование ЧКВ и процесс разработки ПО.

1.2 Интерфейс пользователя.

1.2.1 История развития пользовательских интерфейсов.

1.2.2 Характеристики интерфейса и качество взаимодействия.

1.3 Инструментальная поддержка проектирования ЧКВ.

1.3.1 Универсальные и специализированные редакторы.

1.3.2 Экспертные знания в сфере ЧКВ.

1.3.3 Инженерия знаний и интеллектуальные системы.

1.3.4 Инструменты для организации рекомендаций.

1.3.5 Моделеориентированные средства автоматизации.

1.4 Основные задачи диссертационной работы.

Глава 2. Модели представления знаний и проектирование ИС.

2.1 Архитектура ИС, входная и выходная информация.

2.2 Модели представления знаний для ИС.

2.2.1 Онтологии в инженерии знаний.

2.2.2 Фреймовая модель представления знаний.

2.2.3 Продукционная модель представления знаний.

2.2.4 Синтез моделей представления знаний.

2.3 Реализация фреймовой онтологии предметной области.

2.3.1 Класс «Задача проектирования ЧКВ».

2.3.2 Характеристики пользователей и классы онтологии.

2.3.3 Классы, связанные с требованиями к веб-приложению.

2.3.4 Классы, связанные со знаниями в сфере ЧКВ.

2.3.5 Классы, связанные с представлением веб-интерфейса.

2.3.6 Прочие классы предметной области.

2.4 Порождение знаний в ИС.

2.4.1 Определение контекста проекта.

2.4.2 Расчет эффективности рекомендаций.

2.5 Выводы.

Глава 3. Модели поведения пользователей в ЧКВ.

3.1 Методы исследования характеристик пользователей для различных аспектов взаимодействия.

3.1.1 Закон Фиттса.

3.1.2 Закон Хика.

3.1.3 Методика «эмоциональной инженерии».

3.2 Исследование характеристик пользователей в физическом и когнитивном аспектах взаимодействия.

3.2.1 Описание экспериментального исследования.

3.2.2 Результаты исследования влияния характеристик пользователей (часть I).

3.2.3 Результаты исследования влияния характеристик пользователей (часть II).

3.2.4 Индекс сложности выбора.

3.3 Исследование характеристик пользователей в эмоциональном аспекте взаимодействия.

3.3.1 Описание экспериментального исследования.

3.3.2 Результаты исследования влияния характеристик пользователей (часть III).

3.4 Выводы.

Глава 4. Построение интеллектуальной системы и «портала знаний».

4.1 Детализация структуры онтологии и функционирование ИС

4.1.1 Детализация характеристик целевых пользователей.

4.1.2 Класс «Пожилой пользователь» {Elder user).

4.1.3 Субъективная удовлетворенность пользователя.

4.1.4 Типовые требования и сервисы веб-приложений.

4.1.5 Функционирование ИС.

4.2 Выбор средств реализации ИС.

4.3 Наполнение базы знаний ИС.

4.3.1 Рекомендации по проектированию.

4.3.2 Правила вывода (Р).

4.4 Реализация ИС.

4.4.1 Основной блок ИС.

4.4.2 Присоединенные процедуры ИС.

4.4.3 Портал знаний.

4.5 Практическое применение ИС для проектирования 4KB.

4.5.1 Задание входной информации для ИС.

4.5.2 Работа ядра ИС, выходная информация.

4.5.3 Проектирование веб-приложения для НФ НГТУ.

4.6 Оценка качества решения, полученного с использованием ИС

4.6.1 Описание экспериментального исследования.

4.6.2 Результаты экспериментального исследования.

4.6.3 Выводы по экспериментальному исследованию.

4.7 Выводы.

Введение 2012 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Бакаев, Максим Александрович

За первое десятилетие XXI века количество интернет-пользователей в мире увеличилось более чем в 5 раз, достигнув 2 миллиардов человек [103], а число активных веб-сайтов (веб-приложений) в 2011 г. превысило отметку в 150 миллионов [133]. По результатам этого же года суммарный объем реализации крупнейших российских компаний в сфере информационных технологий (ИТ) достиг рекордной величины в 508,4 млрд руб., причём максимальным (46%) оказался прирост в сфере разработки программного обеспечения (ПО) [42]. При этом, согласно исследованиям, не менее 50% всего создаваемого программного кода посвящено пользовательским интерфейсам [78], а разработка средств эффективного взаимодействия человека с компьютером считается одним из приоритетных направлений развития искусственного интеллекта и информатики в целом [31].

Интерфейс пользователя является основным предметом полидисциплинарного научного направления под названием «человеко-компьютерное взаимодействие» (4KB), формирование которого началось в 1960-е годы, в том числе в нашей стране, на стыке информатики, эргономики, инженерной психологии и других областей. Согласно рекомендациям специалистов, на обеспечение качества интерфейса следует выделять не менее 10% от общего бюджета проекта по разработке ПО. При этом среднее улучшение основных бизнес-показателей веб-приложений составляет от 83%о (США, 2008 г.) [145], что позволяет сделать вывод о значительной экономической эффективности проектирования качественного взаимодействия. Тем не менее, применение методов проектирования взаимодействия на практике осуществляется далеко не во всех проектах, связанных с разработкой ПО [69]. В результате значение даже такого базового показателя качества интерфейса как «процент успешного выполнения задач», для веб-приложений составляло в 2009 г. не более 81% [139] (в России, предположительно, около 60%>), а для отдельных категорий пользователей ещё в 1,5-2 раза ниже [ 140].

Одна из проблем, отмечаемых в сфере 4KB, заключается в том, что практическое знание в данной области характеризуется слабой степенью организации [94], - это приводит к существенным затратам времени разработчиков на поиск, интерпретацию и применение соответствующих рекомендаций или готовых «шаблонов проектирования» (типовых решений, используемых при проектировании интерфейсов) [200, с. 98]. Интеллектуальные (экспертные) системы (ИС) для поддержки проектирования интерфейсов, ряд которых создавался с начала 2000-х годов, можно разделить на инструменты для организации рекомендаций (MetroWeb, BORE и др., см. [201], [85], [94], [76]) и для автоматизированной генерации кода интерфейса и его валидации (см. [16], [134], [86]). Эффективное совмещение этих подходов и устранение их недостатков позволило бы сократить затраты времени проектировщиков на поиск существующих рекомендаций, снизить количество ошибок, связанных с их применением, и, тем самым, повысить уровень качества создаваемых пользовательских интерфейсов.

Для достижения поставленной цели в рамках диссертационной работы были поставлены и решены следующие задачи:

1. Проведение анализа структуры знаний в сфере 4KB и процесса проектирования взаимодействия, а также выбор адекватных моделей и средств представления знаний.

Результаты, выносимые на защиту, и их научная новизна:

2. Предложена гибридная модель представления знаний, комбинирующая онтологию, фреймовый и продукционный компоненты для эффективной обработки знаний посредством индексации их базовыми терминами из контролируемого словаря.

Апробация: основные выводы и научные результаты диссертационной работы докладывались на ряде научно-практических конференций, из которых 13 являлись международными: The 10th IFAC/IFIP/IFORS/IEA Symposium on Analysis, Design, and Evaluation of Human-Machine Systems и International Association of Societies of Design Research 2009 Conference, г. Сеул, Ю. Корея, 2007 и 2009 гг.; The Eighth Pan-Pacific Conference on Occupational Ergonomics, г. Бангкок, Таиланд, 2007 г.; VIII международная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии», г. Воронеж, 2008 г.; VIII Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, г. Порту-Алегри, Бразилия, 2008 г.; IEEE Region 8 International Conference on Computational Technologies in Electrical and Electronics Engineering, IASTED Automation, Control, and Information Technology ACIT'2010, и Ershov Informatics Conference (PSI И), г. Новосибирск, 2008, 2010 и 2011 гг.; DST-RFBR Sponsored Indo-Russian Joint Workshop on Computational Intelligence and Modern Heuristics in Automation and Robotics, г. Сурат, Индия, 2010 г.; International Conference on Information and Multimedia Technology и International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering, г. Гонконг, 2010 и 2011 гг.; IADIS International Conference Applied Computing, г. Рио-де-Жанейро, Бразилия, 2011 г.; The 17th International Conference on Database Systems for Advanced Applications, г. Пусан, Ю. Корея, 2012 г.

Публикации: по теме диссертации автором опубликовано 17 работ (из них 11 на английском языке), в том числе 3 публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, входящих в перечень рекомендованных ВАК [1, 5, 7], 1 публикация в зарубежном научном периодическом издании [62], 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ [4], 12 публикаций в сборниках материалов международных научно-практических конференций [48, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 176, 6].

Достоверность выполненного исследования достигнута посредством предварительного анализа существующего в сфере проектирования 4KB и инженерии знаний научного и практического опыта, применения положительно зарекомендовавших себя методологий (закон Фиттса, методика «эмоциональной инженерии», юзабилити-тестирование) и моделей представления знаний (онтологической, фреймовой и продукционной). Кроме того, при проведении количественных экспериментов было получено значительное (около 20.000) наборов данных, а методы их статистического анализа показали высокую значимость результатов. Наконец, разработанная по результатам исследования интеллектуальная система была успешно опробована на ряде практических задач из сферы проектирования 4KB, причём полученные решения показали приемлемый уровень качества взаимодействия по сравнению с существующими аналогами.

Научная и теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что построенная онтологическая модель может быть использована в научных1 исследованиях, т.к. структурированная информация и упорядоченная терминология предоставляют основу для проведения анализа предметной области проектирования 4KB - например, на предмет возможных противоречий или нахождения высокозначимых факторов, а также установления семантической эквивалентности одинаковых фактов и понятий. В работе показано, что словарь базовых терминов может успешно применяться в качестве основы для описания контекста проекта по созданию веб-приложения, который формируется в том числе из терминов, извлекаемых из требований к продукту, сформулированных на естественном языке. Предложены подходы для организации знаний в слабоформализованной области проектирования ЧКВ: классификационная схема для упорядочения рекомендаций на естественном языке и модель на основе нечёткой логики для определения их сравнительной эффективности. Наконец, в ходе создания интеллектуальной системы успешно проработаны такие относительно слабо теоретически изученные и формализованные стадии жизненного цикла разработки интеллектуальных (экспертных) систем как извлечение и структурирование знаний и анализ предметной области (см. [11, с.90, с.137]).

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что использование разработанной интеллектуальной системы может позволить повысить эффективность работы проектировщика человеко-машинных интерфейсов (снизить требования к квалификации проектировщиков, затраты времени и количество ошибок) и повысить качество взаимодействия для всех категорий пользователей. Онтологическая модель предметной области проектирования ЧКВ, созданная в данной работе, была внедрена в учебный процесс в рамках дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» на кафедре Экономической информатики Новосибирского государственного технического университета (НГТУ). Разработанная на основе онтологической модели интеллектуальная система была успешно использована для поддержки проектирования ЧКВ при создании веб-приложений для Народного факультета НГТУ и ОАО «Трест Сибэнергомонтаж», внутреннего веб-приложения для швейцарской компании «Комакс АГ», веб-интерфейса системы «АИС Электронный инспектор МЧС», входящей в состав системы автоматизации функционирования органов надзорной деятельности МЧС России (государственный контракт №16/2.2.4.1-0314 от 22.11.2011, договор кафедры ЭИ НГТУ № 2011/11-07 от 07.11.2011). Интеллектуальная система прошла государственную регистрацию как программа для ЭВМ, о чём Федеральной службой по интеллектуальной собственности выдано свидетельство № 2011615212 от 01 июля 2011 г.

Структура и объем: диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, содержащего 208 наименований, и приложений. Общий объем работы - 265 страниц, включая 32 таблицы и 25 рисунков.

Заключение диссертация на тему "Разработка интеллектуальной системы для поддержки проектирования человеко-компьютерного взаимодействия в веб-приложениях"

4.7 Выводы

В главе 4 нашей диссертационной работы было описано построение, с использованием выбранных средств реализации, интеллектуальной системы поддержки проектирования ЧКВ в веб-приложениях и соответствующего «портала знаний», размещённого в сети Интернет. Для наполнения базы знаний системы было сформулировано и проиндексировано с использованием базовых терминов словаря ИС около 150 практических рекомендаций, касающихся проектирования различных типов веб-приложений для различных категорий пользователей. В базу данных системы были помещены также правила продукционной модели, дополняющие фреймовую онтологию в рамках предложенной в главе 2 гибридной модели представления знаний.

Для иллюстрации работы интеллектуальной системы, приводится подробное описание хода её работы при решении одной из практических задач предметной области, а затем производится оценка качества полученного решения. По результатам оценки, процент успешности выполнения заданий составил 85,9% для веб-приложения, разработанного с использованием ИС, и более чем в 2 раза превысил аналогичный показатель для контрольной группы веб-приложений. Его значение практически сравнялось со значением показателя для веб-приложения, созданного с привлечением экспертов в предметной области, и превзошло целевой уровень в 60%, установленный в качественном требовании к продукту (см. Приложение 5), а оценка доверия для веб

Заключение

Целью нашего диссертационного исследования являлась разработка, с использованием методов инженерии знаний, средств интеллектуализации проектирования ЧКВ в веб-приложениях. Согласно поставленным задачам, прежде всего был проведён анализ процесса проектирования взаимодействия, выявивший ряд факторов, обуславливающих относительно невысокий уровень качества современных веб-интерфейсов: отсутствие инструментов, способных осуществлять комплексную поддержку проектирования ЧКВ, и слабая организация знаний в данной предметной области.

По результатам дополнительного анализа структуры знания в сфере ЧКВ было признано целесообразным применение методов искусственного интеллекта (инженерии знаний) для снижения трудоемкости и сложности применения существующих в предметной области практических знаний (рекомендаций), лучшего их соотнесения с контекстом проектирования и более корректной интерпретации проектировщиками интерфейсов. С учётом выявленных недостатков существующих решений, для создаваемой интеллектуальной системы поддержки проектирования ЧКВ были предложены следующие принципы: максимально полный охват стадий процесса разработки программного продукта, учёт контекста проектируемого взаимодействия (в первую очередь, характеристик целевых пользователей), предоставление возможности анализа использования внедрённых результатов проектирования, а также валидации и постепенной формализации представленных в БЗ системы знаний.

Среди теоретических и практических основ построения и использования интеллектуальной системы, сформулированных в ходе начального этапа процесса её создания: реализация системы как системы усиления интеллекта человека и на основе человекочитаемой БЗ; использование знаний из текстологических источников, нежели опыта экспертов в предметной области; входная информация для системы должна включать в себя требования к программному продукту и характеристики целевых пользователей; результатом работы системы (выходной информацией) является, прежде всего, организованное и определяемое входной информацией практическое знание из сферы 4KB, а также про--ект веб-интерфейса приложения. Применение интеллектуальной системы для поддержки проектирования 4KB может позволить снизить требования к квалификации проектировщиков, вероятность ошибок проектирования взаимодействия на начальных этапах процесса разработки веб-приложений, а также повысить качество взаимодействия для особых категорий пользователей.

Суммируем основные результаты диссертационного исследования с указанием их новизны и практической значимости:

3. Осуществлено моделирование взаимодействия в человеко-машинных интерфейсах с использованием законов Фиттса и Хика, что позволило предложить расширенные модели для учёта различных характеристик пользователей, таких как возрастная группа, уровень опыта, пол, национальная (культурная) принадлежность. В ходе исследования было охвачено 134 участников различных возрастных групп (пожилые и молодые люди) и национальностей (Россия, Ю. Корея) и собрано более 18 тыс. наборов данных.

4. Предложены расширенные модели для различных аспектов взаимодействия, а также введены понятия индекса сложности выбора IDS и производительности для задач выбора TPS, которые могут использоваться при сравнения различных человеко-машинных интерфейсов или интерфейсных устройств с точки зрения качества взаимодействия. На основе результатов и построенных моделей было получено новое знание в актуальных областях ЧКВ (прежде всего, обеспечении общедоступности для всех категорий пользователей), частично оформленное в виде практических рекомендаций, расширяющих базу знаний ИС и используемых в последующем решении практической задачи по проектированию ЧКВ.

5. Создана действующая интеллектуальная система для поддержки проектирования ЧКВ, осуществляющая порождение упорядоченного набора рекомендаций и генерацию прототипа веб-интерфейса в зависимости от автоматически определяемого контекста проекта. Структура базы знаний системы основывается на построенной онтологической модели предметной области поддержки проектирования ЧКВ для веб-приложений. Сама онтология может использоваться в научных исследованиях, для обучения специалистов по проектированию взаимодействия, а также в других проектах, связанных с представлением знаний, или в рамках объединения онтологий.

7. Созданная интеллектуальная система апробирована на ряде практических задач предметной области, причём экспериментальное тестирование полученных решений показало высокое качество взаимодействия по сравнению с аналогами из контрольной группы. Так, для проекта веб-приложения для НФ НГТУ уровень качества взаимодействия (процент успешности выполнения заданий) достиг 85,9%, т.е. более чем в 2 раза превысил аналогичный показатель для контрольной группы веб-приложений и превзошёл целевой уровень, установленный в ходе анализа требований.

Библиография Бакаев, Максим Александрович, диссертация по теме Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

1. Авдеенко Т.В., Бакаев М.А. Моделирование движения при использовании двумерных интерфейсов в человеко-компьютерном взаимодействии // Международный журнал «Программные продукты и системы», №1, 2011, С. 53-56.

2. Аверкин А.Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. // М.: Радио и связь, 1992. 256 с.

3. Акчурин Э. Человеко-машинное взаимодействие. Учебное пособие. // Москва, СОЛОН-ПРЕСС, 2008. 96 с.

4. Бакаев М.А., Авдеенко Т.В. Разработка онтологии для поддержки проектирования человеко-компьютерного взаимодействия в сфере электронной коммерции // Вестник компьютерных и информационных технологий, №4, 2011, С. 36-40.

5. Бакаев М.А. Об ограниченной применимости некоторых базовых законов в сфере человеко-машинного взаимодействия для пожилых пользователей. // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2008. № 1. С. 11-25.

6. Будунов Г.М. Особенности общения человека с компьютером (На примере антропоморфной ЭВМ). // Дис. канд. психол. наук: 19.00.01. Москва, 2003,- 124 с.

7. Загоруйко Н.Г., Гусев В.Д., Завертайлов A.B., Ковалёв С.П., Налётов А.М., Саломатина Н.В. Система ONTOGRJD для автоматизации процессов построения онтологий предметных областей // Автометрия. Т. 41, №5, 2005. -С. 13-25.

8. Зинченко В.П. Эргономика и информатика. // Вопросы философии, 1986, №7.-61 с.

9. И. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. // Питер, 2000. 384 с.

10. Гасов В.М., Соломонов Л. А. Инженерно-психологическое проектирование взаимодействия человека с техническими средствами. Кн.1. Серия в 7 кн. Под ред. В.Н. Четверикова. М.: Высшая школа, 1990. - 127 с.

11. Гладун, А.Я., Рогушина, Ю.В. Онтологии в корпоративных системах. // Корпоративные системы, №1, 2006. С. 41-47.

12. ГОСТ 34.602-89 Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы. // Дата введения с 01.01.1990 г.

13. ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93. Информационная технология. Оценка качества программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению.

14. Грибова, В.В. Автоматизация проектирования, реализации и сопровождения пользовательского интерфейса на основе онтологического подхода. // Докторская диссертация. Владивосток, ИАПУ ДВО РАН, 2007. -393 с.

15. Душков Б.А., Ломов Б.Ф., Рубахин В.Ф. и др. Основы инженерной психологии: Учеб. для техн. вузов, под ред. Ломова Б.Ф. -М.: Высш. шк., 1986. -448 с.

16. Загорулько Ю.А. Построение порталов научных знаний на основе онтологий // Вычислительные технологии. 2007. Т. 12. Специальный выпуск 2:

17. Информационные технологии для эколого-биологических исследований. Междисциплинарный интеграционный проект СО РАН. С. 169-177.

18. Загорулько, Ю.А., Боровикова, О.И. Модели и методы построения информационных систем, основанных на онтологиях. // В «Системная информатика-11», под ред. Марчука А.Г., СО РАН, Новосибирск, 2011. С. 175-207.

19. Загорулько Ю.А., Сидорова Е.А. Технология анализа документов в информационных системах поддержки научной и производственной деятельности // Автометрия, Т. 45. № 6, 2009. С.38-45.

20. Кайгородцев Г.И. Введение в курс метрической теории и метрологии программ: учебник. // Новосибирск, изд-во НГТУ, 2009. 192 с.

21. Лепский В.Е. Психологическое обеспечение деятельности пользователей средств вычислительной техники и АСУ // Эргономика. Труды ВНИИТЭ, вып. 30, 1985. С. 78-89.

22. Магазанник В.Д. Человеко-компьютерное взаимодействие. // Логос Университетская книга, 2007. 256 с.

23. Медведев Д.А. Выступление в Хабаровске на встрече со студентами Тихоокеанского государственного университета, 21.05.09. // Доступ осуществлен 01.06.09 по адресу http://www.rian.ru/politics/20090521/171781001 .html.

24. Мельников Г.П. Системология и языковые аспекты кибернетики. // М.: Сов. радио, 1978. 368 с.

25. Могилёва В.Н. Психофизиологические особенности детей младшего школьного возраста и их учет в работе с компьютером: учебное пособие для студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования // Москва: Академия, 2007. 265 с.

26. Овдей, О.М., Проскудина, Г.Ю. Обзор инструментов инженерии онтологий. // Российский научный электронный журнал «Электронные библиотеки», 7(4), 2004.

27. Пископпель A.A., Щедровицкий А.П. Инженерная психология и эргономика. Справочник-обзор. 1958-1991. // М.: Путь, 1996. 207 с.

28. Пономарев В.Б., Прохорова Л.В. Народный факультет НГТУ и проблема самореализации людей пожилого возраста // Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2006. - 80 с.

29. Приказ Министерства экономического развития РФ от 16 ноября 2009 г. N 470 «О Требованиях к технологическим, программным и лингвистическим средствам обеспечения пользования официальными сайтами федеральных органов исполнительной власти».

30. Ронжин, А.Л., Карпов, A.A., Ли, И.В. Речевой и многомодальный интерфейсы. // М.: Наука, 2006. 176 с.

31. Рябова, Н.В., Щербак С.С. Развитие технологий Semantic Web: обработка RDF-графов на основе XSLT // Восточно-Европейский журнал передовых технологий, №4(10), 2004. С. 67-72.

32. Самойлов, С. Электроника, вперед! // Эксперт Волга, №18-19, 2010. -С. 10-11.

33. Свидетельство на программу для ЭВМ №2009615074 Российская Федерация. Гибридная экспертная система проектирования процессов функционирования человеко-машинных систем ИНТЕЛЛЕКТ-3; правообладатель НГТУ / М.Г. Гриф, С.А. Кочетов, Е.Б. Цой.

34. Сидорова Е.А. Вопросы создания прикладных лингвистических онтологий. // Сборник работ семинара «Знания и Онтологии ^ELSEWHERE*» международной конференции Ershov Informatics Conference (PSI'll), Новосибирск, 2011.

35. Сидорова Е.А. Методы и программные средства для анализа документов на основе модели предметной области. // Канд. дисс. Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, 2006. - 125 с.

36. Тарасов Е.Б. Комплексное моделирование организационно-технических систем как способ представления корпоративных знаний / Тарасов Е.Б., Хабаров В.И. // Научный вестник НГТУ. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2007,-№4 (29).-С. 191-196.

37. Трофимов В.Е. База данных + CLIPS = База знаний // Компьютеры+программы, №10, 2003. С. 56-61.

38. Фонд «Общественное мнение». Тридцать третий выпуск регулярного бюллетеня «Интернет в России». Выпуск 33. Весна 2011г. // Доступ осуществлен 18.11.2011 по адресуhttp://bd.fom.ru/report/map/proiects/internet/ internetl 133/vesna2011

39. Ханферян, В., Ходырев, А. Система «все включено»: Границы между информационными технологиями и инжинирингом постепенно стираются. // «Эксперт» №17 (800), 2012.

40. Чередова Ю.С. Исследование и разработка методики оценки эффективности реализации государственных сайтов. // Магистерская диссертация. НГТУ, 2010. 122 с.

41. ACM SIGCHI Curricula for Human-Computer Interaction / by Hewett, Baecker, Card, Carey, Gasen, Mantei, Perlman, Strong and Verplank. // Доступ осуществлен 12.04.2008 по адресу http://sigchi.org/cdg/cdg2.html.

42. Akerkar, R. Knowledge-Based Systems. // Technomathematics Research Foundation, Priti Sajja, Sardar Patel University, India, 2010. 354 p.

43. Alani, H. Position paper: ontology construction from online ontologies. // In Proc. of the 15th international conference on World Wide Web, Edinburgh, Scotland, 2006.-P. 491-495.

44. Apple Inc. Mac OS X Human Interface Guidelines. // Доступ осуществлен 03.10.2009 по адресуhttps://developer.apple.eom/library/mac/#documentation/userexperience/conceptual/a pplehiguidelines/Intro/Intro.html

45. Baecker, R., Buxton, W. Readings in Human-Computer Interaction. // Los Altos, С A: Morgan Kaufmann, 1987. 738 p.

46. Badre A.N. Shaping Web Usability. Interaction Design in Context. // Addison-Wesley, 2002. 304 p.

47. Bailey, J.E., Pearson, S.W. Development of a Tool for Measuring and Analyzing Computer User Satisfaction. // Management Science, Vol. 29, No. 5, 1983. -P. 530-545.

48. Bakaev М., Lee К.Н., Cheng H.I. The aesthetic and emotional preferences of the elderly and the design factors for e-business web sites. Proceedings of the Eighth Pan-Pacific Conference on Occupational Ergonomics (PPCOE 2007),

49. Bangkok, Thailand, Oct 2007. 11 p. Эстетические и эмоциональные предпочтения пожилых людей и факторы проектирования приложений электронного бизнеса.

50. Beckwith, L., Burnett, М. Gender: An important factor in end-user programming environments? // In Proc. Visual Languages and Human-Centric Computing Languages, IEEE, 2004. P. 107-114.

51. Benjamin, P. et al. Idef5 method report. // Technical Report F33615-C-90-0012, Knowledge Based Systems Inc, Texas, 1994. 187 p.

52. Borchers, J.O. A pattern approach to interaction design. // AI & Soc, Vol. 15 (4), 2001.-P. 359-376.

53. Brajnik, G. Using automatic tools in accessibility and usability assurance processes. // In 8th ERCIM Workshop User Interfaces For All, 2004. P. 219-234.

54. Brooks F. Collaboration and telecollaboration in design. 7th Turing Lecture, IEEE. Savoy Place, London, 20 Jan 2005.

55. Bygstad В., Ghinea G., Brevik E. Software development methods and usability: Perspectives from a survey in the software industry in Norway // Interacting with Computers, 20 (3), 2008. P. 375-385.

56. Carroll, J.M. The Evolution of Human-Computer Interaction // Nov 16, 2001. Доступ осуществлен 20.04.2008 по адресу http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=24103.

57. Chevalier A, Fouquereau N, Vanderdonckt J. The Influence of a Knowledge-Based System on Designers' Cognitive Activities: a study involving Professional Web Designers. // Behaviour & Information Technology, 28(1), 2009. -P. 45-62.

58. Clemmensen, Т., Roese, K. An Overview of a Decade of Journal Publications about Culture and Human-Computer Interaction (HCI). // IFIP Advances in Information and Communication Technology, Springer Boston, Vol. 316, 2010. -P. 98-112.

59. CLIPS Reference Manual Volume I Basic Programming Guide // Version 6.24 June 15th 2006. Доступ осуществлен 22.11.2011 по адресу http://clipsrules.sourceforge.net/documentation/v624/bpg.htm

60. Cockburn, A. Use cases, ten years later. // 2002. Доступ осуществлен 03.04.2008 по адресу http://alistair.cockburn.us/Use+cases%2c+ten+years+later.

61. Cockburn, A. Writing Effective Use Cases. // Addison-Wesley Professional, 2000. 304 p.

62. Dearden, A., Finlay, J. Pattern languages in HCI: A critical review. // Human-Computer Interaction, 21(1), 2006. P. 49-102.

63. Diefenbach, S., Hassenzahl, M. The "beauty dilemma": Beauty is valued but discounted in product choice. // In Proc. of the СШ 09 Conference on Human Factors in Computing Systems, ACM, 2009. P. 1419-1426.

64. Douglas, S. et al. Incorporating human-computer interaction into the undergraduate computer science curriculum. // In Proc. of the 33th SIGCSE technical symposium on Computer science education, 2002. P. 211-212.

65. Draper, S.W. Analysing fun as a candidate software requirement. // Personal Technology, 3, 1999. P. 1-6.

66. English, W.K., Engelbart, D.C., Berman, M.L. Display Selection Techniques for Text Manipulation. // IEEE Transactions on Human Factors in Electronics, 8(1), 1967.-P. 5-15.

67. Fincher, S., Windsor, P. Why patterns are not enough: some suggestions concerning an organising principle for patterns of UI design // In Proc. CHI'2000 Workshop on Pattern Languages for Interaction Design: Building Momentum, 2000. -6p.

68. Fitts, P.M. The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. // Journal of Experimental Psychology, Vol. 47 (6), 1954.-P. 381-391.

69. Fogg, B. J. et al. What makes Web sites credible?: a report on a large quantitative study. // Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Seattle, US, 2001. - P. 61-68.

70. Forrester Research. Western European Online Retail Forecast // 2010. Доступ осуществлен 08.02.2012 по адресуhttp://www.forrester.com/rb/Research/westerneuropeanonlineretailforecast%2C 2009to/q/id/56543/t/2

71. Furtado, E. et al. KnowiXML: A Knowledge-Based System Generating Multiple Abstract User Interfaces in UsiXML. // In: Proc. of 3rd Int. Workshop on Task Models and Diagrams for user interface design TAMODIA'2004. ACM Press, New York, 2004.-P. 121-128.

72. Gajos, K.Z., Weld, D.S., Wobbrock, J.O. Automatically generating personalized user interfaces with SUPPLE. // Journal of Artificial Intelligence, 174 (12-13), 2010.-P. 910-950.

73. Gilb, T. Principles of software engineering management. // Addison-Wesley Professional, 1988. 464 p.

74. Gilbane, F. (Eds.) The Classification & Evaluation Of Content Management Systems. // The Gilbane Report, Vol. 11 (2), 2003. 32 p.

75. Glass, R.L. Facts and Fallacies of Software Engineering // Addison Wesley, 2002. 224 p.

76. Gruber, T.R. A translation approach to portable ontologies. // Knowledge Acquisition, 5 (2), 1993.-P. 199-220.

77. Guarino, N. Formal Ontology in Information Systems. // In Proc. of FOIS'98, Trento, Italy. Amsterdam, IOS Press, 1998. P. 3-15.

78. Helander, M. Handbook of Human-Computer Interaction. // Amsterdam: North-Holland, 1988. 1167 p.

79. Henninger, S., Ashokkumar, P. An Ontology-Based Infrastructure for Usability Design Patterns. // In Proc. Semantic Web Enabled Software Engineering (SWESE), Galway, Ireland, 2005. P. 41-55.

80. Henninger, S., Ashokkumar, P. An Ontology-Based Metamodel for Software Patterns. // In Proc. 18th Int. Conf. on Software Engineering, San Francisco, CA, USA, 2006. P. 327-330.

81. Hick, W.E. On the rate of gain of information. // Quarterly Journal of Experimental Psychology, 4, 1952. P. 11-36.

82. Hix, D. Teaching a course in human-computer interaction. // Computer Science Education, 1(3), 1990.-P. 253-268.

83. Hoffmann, E.R., Lim, J.T.A. Concurrent manual-decision tasks. // Ergonomics, 40, 1997. P. 293-318.

84. Howard, S. Trade-off decision making in user interface design. // Behavior and Information Technology, 16 (2), 1997. P. 98-109.

85. Huitt, W. The information processing approach to cognition. // Educational Psychology Interactive. Valdosta, GA: Valdosta State University, 2003. // Доступ осуществлен 06.11.2011 по адресу http://www.edpsycinteractive.org/topics/cogsys/infoproc.html.

86. Hyman, R. Stimulus infonnation as a determinant of reaction time. // Journal of Experimental Psychology, 45, 1953. P. 188-196.

87. IBM Design. Design principles checklist. // Доступ осуществлен 30.01.2011 по адресу https://www-01 .ibm.com/software/ucd/designconcepts/designbasics.html.

88. IEEE. Std 830-1998 IEEE Recommended Practice for Software Requirements Specifications // Доступ осуществлен 13.12.09 по адресу http://standards.ieee.org/reading/ieee/stdpublic/description/se/830-1998desc.html

89. Internet World Stats. Europe Internet Usage Stats Facebook and Population Statistics. // Доступ осуществлен 12.02.2012 по адресу http://www.internetworldstats.com/stats4.htm

90. ISO. ISO 9241-110:2006. Ergonomics of human-system interaction -Part 110: Dialogue principles.

91. ISO. ISO/IEC 25062:2006 "Common Industry Format (CIF) for usability test reports"

92. ISO. ISO/IEC TR 9126-4:2004 Software engineering Product quality -Part 4: Quality in use metrics.

93. Ivory, M.Y., Hearst, M.A. The State of the Art in Automating Usability Evaluation of User Interfaces // ACM Computing Surveys, Vol. 33 (4), 2001. P. 470-516.

94. Jordan, P.W. Human factors for pleasure in product use. // Applied Ergonomics, 29 (1), 1998. P. 25-33.

95. Kantowitz, В. H., Sorkin, R. D. Human Factors: Understanding People-System Relationships. // New York: John Wiley & Sons, 1983. 699 p.

96. Karray, F. et al. Human-Computer Interaction: Overview on State of the Art // International Journal On Smart Sensing And Intelligent Systems, Vol. 1 (1), 2008.-P. 137-159.

97. Kendal, S.L., Creen, M. An introduction to knowledge engineering // London: Springer, 2007. 287 p.

98. Khaslavsky, J., Shedroff, N. Understanding the seductive experience. // Communications of the ACM, 42 (5), 1999. P. 45-49.

99. Kim, J., Lee, J., Choi, D. Designing emotionally evocative homepages: an empirical study of the quantitative relations between design factors and emotional dimensions. // International Journal of Human-Computer Studies, 59 (6), 2003. P. 899-940.

100. Knight, D. Macintosh History: 1984. // Доступ осуществлен 21.04.2008 по адресу, http://lowendmac.com/history/1984dk.shtml.

101. Krishnakumar, P., Raoul, J. Integrating the CLIPS Rule Engine with Protégé. // In Proc. AIML 05 Conference, CICC, Cairo, Egypt, 2005. P. 134-140.

102. Krug, S. Rocket Surgery Made Easy: The Do-It-Yourself Guide to Finding and Fixing Usability Problems // New Riders Press, 2010. 168 p.

103. Landauer, T., Nachbar, D. Selection from alphabetic and numeric trees using a touch screen: Breadth, depth, and width. // In Proc. CHI '85 Conference: Human Factors in Computer Systems, 1985. P. 73-78.

104. Lavie, T., Tractinsky, N. Assessing dimensions of perceived visual aesthetics of web sites. // International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 60 (3), 2004.-P. 269-298.

105. Lenhart, A. et al. The Ever-Shifting Internet Population. // Pew Internet and American Life Project, April 2003. // Доступ осуществлён 13.06.2010 по адресу http://www.pewinternet.org/reports/pdfs/NewUserReport.pdf

106. Lohr, К.A. A critical Exploration of Web Usability Guidelines and Design Principles with respect to the special Needs of Elders // Diplomarbeit in englischer Sprache, Universität Paderborn, 2006. 107 p.

107. Longstreth, L.E., el-Zahhar, N., Alcorn, M.B. Exceptions to Hick's law: explorations with a response duration measure. // Journal of experimental psychology, 114 (4), 1985.-P. 417-434.

108. MacKenzie, I.S. Fitts' law as a performance model in human-computer interaction. // Doctoral dissertation (ISBN 0315659858), University of Toronto, 1991. // Доступ осуществлен 15.02.2012 по адресу http://www.yorku.ca/mack/phd.html

109. MacKenzie, I.S., Isokoski, P. Fitts' throughput and the speed-accuracy tradeoff. // In Proc. of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2008), New York, ACM, 2008. P. 1633-1636.

110. McConnell, S. Code Complete (2nd ed.). // Microsoft Press, 2004. 9601. P

111. McKnight, H.D., Chervany, N.L. What Trust Means in E-Commerce Customer Relationships: An Interdisciplinary Conceptual Typology. // International Journal of Electronic Commerce, 6 (2), 2001. P. 35-59.

112. Microsoft. User-Centered Design Principles // Fundamentals of Designing User Interaction Design Principles and Methodology. Доступ осуществлен 15.04.2009 по адресу http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms997452.

113. Minsky, М. A framework for representing knowledge // In The Psychology of Computer Vision, McGraw-Hill: P. Winston, 1975. P. 211-277.

114. Myers, В., Rosson M. Survey on user interface programming. // In Proc. SIGCHI'92: Human Factors in Computing Systems, 1992. P. 195-202.

115. Nagamachi, M. Perspectives and the new trend of Kansei/affective engineering. // The TQM Journal, Vol. 20 (4), 2008. P. 290-298.

116. Nagamachi, M. Kansei Engineering: A new ergonomic consumer-oriented technology for product development. // International Journal of Industrial Ergonomics, Vol. 15 (1), 1995.-P. 3-11.

117. Nagamachi, M. Kansei Engineering. // Tokyo: Kaibundo Publishing Co. Ltd., 1989.-P. 22-84.

118. Ngo, D., Samsudin, A., Abdullah, R. Aesthetic Measures for Assessing Graphic Screens. // Journal of Information Science and Engineering, 16, 2000. P. 97-116.

119. Netcraft. December 2011 Web Server Survey // 2011. Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://news.netcraft.com/archives/2011 /12/09/december-2011 -web-server-survey.html

120. Nichols, J., Myers, B.A. Automatically generating high-quality user interfaces for appliances // Doctoral dissertation, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, 2006. 358 p.

121. Nielsen, J. Discount Usability for the Web. // 1997. Доступ осуществлен 21.04.2008. по адресу http://www.useit.com/papers/web discount usability.html.

122. Nielsen, J. E-Commerce User Experience // Nielsen Norman Group; 1st edition, 2001.-389 p.

123. Nielsen, J. Guerrilla HCI: Using Discount Usability Engineering to Penetrate the Intimidation Barrier // 1994. Доступ осуществлен 24.04.2008 по адресу http://www.useit.com/papers/gueiTillahci.html.

124. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, May 10, 2004: Guidelines for Visualizing Links. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/20040510.html.

125. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, April 16, 2009: IA Task Failures Remain Costly. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/ia-failures.html.

126. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, April 28, 2002: Usability for Senior Citizens. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/seniors.html.

127. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, April 14, 2003: Paper Prototyping: Getting User Data Before You Code. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/20030414.html.

128. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, August 17, 2009: Customization of UIs and Products. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/customization.html.

129. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, February 18, 2001: Success Rate: The Simplest Usability Metric. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/20010218.html.

130. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, February 22, 2010: Progress in Usability: Fast or Slow? // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/usability-progress-rate.html.

131. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, January 22, 2008: Usability ROI Declining, But Still Strong. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/roi.html.

132. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, January 31, 2005: Usability of Websites for Teenagers. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/teenagers.html.

133. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, June 21, 2010: Website Response Times. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/response-times.html.

134. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, January 21, 2001: Usability Metrics // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/20010121.html.

135. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, March 12, 2007: 10 High-Profit Redesign Priorities. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/high-roi.html.

136. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, March 17, 2008: Bridging the Designer-User Gap. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/designer-user-differences.html.

137. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, March 7, 1999: Trust or Bust: Communicating Trustworthiness in Web Design. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/990307.html.

138. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, May 6, 2008: How Little Do Users Read? // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/percent-text-read.html.

139. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, December 7, 2009: Short-Term Memory and Web Usability. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/short-temi-memory.html.

140. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, October 5, 2009: Powers of 10: Time Scales in User Experience. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/timeframes.html.

141. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, September 13, 2010: Children's Websites: Usability Issues in Designing for Kids. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/children.html.

142. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, November 6, 2006: 100 Million Websites. // Доступ осуществлен 17.01.2012 по адресу http://www.useit.com/alertbox/web-growth.html.

143. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, March 19, 2000: Why You Only Need to Test With 5 Users. // Доступ осуществлен 24.08.2008 по адресу http://www.useit.com/alertbox/2000Q319.html.

144. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, March 1, 2004: Risks of Quantitative Studies. // Доступ осуществлен 24.04.2008 по адресу http://www.useit.com/alertbox/200403Q 1 .html.

145. Nielsen, J. Jakob Nielsen's Alertbox, August 25, 2003: Usability 101: Introduction to Usability. // Доступ осуществлен 20.04.2008 по адресу http://www.useit.com/alertbox/20030825.html.

146. Nielsen, J. Seductive User Interfaces. // 1996. Доступ осуществлен 22.04.2008 по адресу http://www.useit.com/papers/seductiveui.html.

147. Nielsen, J. The matters that really matter for hypertext usability. // In. Proc. ACM Hypertext'89 Conf., Pittsburgh, PA, 1989. P. 239-248.

148. Nielsen, J. Usability Engineering. // Morgan Kaufmann, San Francisco, USA, 1994.-362 p.

149. Nielsen Norman Group. 230 Tips and Tricks for Better Usability Testing. / Под ред. Nielsen Norman Group. // Доступ осуществлен 24.08.2008 по адресу http://www.nngroup.com/reports/tips/usertest/.

150. Nielsen Norman Group. Pernice, K., Nielsen, J. Web Usability for Senior Citizens: 46 Design Guidelines Based on Usability Studies with People Age 65 and Older. // Nielsen Norman Group Report, 2002. 129 p.

151. Nielsen Norman Group. Reports and Whitepapers. // Доступ осуществлен 12.02.2012 по адресу http://www.nngroup.com/reports/.

152. Nielsen Norman group. Site Map Usability: 47 design guidelines based on usability studies with people using site maps // Nielsen/Norman group report. Доступ осуществлен 06.10.2011 по адресу http://www.nngroup.com/reports/sitemaps/.

153. Norman, D., Draper, S.W. (Eds.). User Centered System Design: New Perspectives on Human-Computer Interaction. // Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1986. P. 319-337.

154. Norman, D. Emotional Design: Why We Love (Or Hate) Everyday Things. // Basic Books, New York, USA, 2003. 272 p.

155. Norman, D. The Design of Everyday Things. // Basic Books (Perseus), New York, USA, 2002. 272 p.

156. Noy, N.F., McGuiness D.L. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. // Stanford Knowledge Systems Laboratory Tech. Rep. KSL-01-05 and Stanford Medical Informatics Tech. Rep. SMI-2001-0880, 2001. 25 P

157. Paciello, M.G. Web Accessibility for People with Disabilities, 1st edition. //CMP Books, 2000. 392 p.

158. Park, S., Choi, D., Kim, J. Critical factors for the aesthetic fidelity of web pages: empirical studies with professional web designers and users. // Interacting with Computers, 16.-2004.-P. 351-376.

159. Pew Internet and American Life Project. Usage Over Time. // 2009. Доступ осуществлен 03.05.10 по адресу http://pewinternet.org/Static-Pages/Trend-Data/Usage-Over-Time.aspx.

160. Plamondon, R., Alimi, A.M. Speed/accuracy trade-offs in target-directed movements. // Behavioural and Brain Sciences, 20, 1997. P. 279-349.

161. Raymond, E.S., Landley, R.W. The Art of Unix Usability. // Доступ осуществлен 20.04.2008 по адресу http://www.catb.org/~esr/writings/taouu/html/.

162. Reenskaug, Т. MVC XEROX PARC 1978-79. // Доступ осуществлен 06.08.2010 по адресу http://heim.ifi.uio.no/~trygver/themes/mvc/mvc-index.html.

163. Robins, D., Holmes, J. Aesthetics and credibility in web site design. // Information Processing and Management, 44 (1), 2008. P. 386-399.

164. Rohrer, C. Jakob Nielsen's Alertbox, October 6, 2008: When to Use Which User Experience Research Methods. // Доступ осуществлен 28.05.2011 по адресу http://www.useit.com/alertbox/user-research-methods.html.

165. Sauro, J., Kindlund, E. A method to standardize usability metrics into a single score. // Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems, Portland, Oregon, USA, 2005. P. 401-409.

166. Schutte, S. Engineering Emotional Values in Product Design. // PhD Thesis, Linkoping University, Sweden, 2005. 122 p.

167. Selwyn, N. Digital Division or Digital Decision? A study of non-users and low-users of computers. // Poetics, Vol. 34, 2006. P. 273-292.

168. Shah, F. Usability Guidelines for Heuristic Evaluation. // 2009. Доступ осуществлен 06.11.2010 по адресу http://uxcentered.wordpress.com/tag/heuristic-evaluation/.

169. Shannon, C.E., Weaver, W. The mathematical theory of communication. // Urbana, IL: University of Illinois Press, 1949. 117 p.

170. Shneiderman, B. Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction. // Reading, MA: Addison-Wesley, 1987. 192 p.

171. Shneiderman, B. et al. Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction, 5th edition. // Addison-Wesley Publishing Company, USA, 2009. 624 p.

172. Slatin J.M. Maximum Accessibility: Making Your Web Site More Usable for Everyone // Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. Boston, MA, USA, 2002.-400 p.

173. Sloan, D. Two cultures? The disconnect between the web standards movement and research-based web design guidelines for older people. // Gerontechnology, 5 (2), 2006. P. 106-112.

174. Soukoreff, R.W., MacKenzie, I.S. Towards a standard for pointing device evaluation: Perspectives on 27 years of Fitts' law research in HCI. // International Journal of Human-Computer Studies, 61, 2004. P. 751-789.

175. Su, X., Ilebrekke, L. A comparative study of ontology languages and tools. // Advanced Information Systems Engineering, Lecture Notes in Computer Science, 2006, Volume 2348/2006. P. 761-765.

176. Sutherland, I.E. Sketchpad: A man-machine graphical communication system. // 1963 / По изд. University of Cambridge, 2003. Доступ осуществлен 20.04.2008 по адресу http://www.cl.cam.ac.uk/techreports/UCAM-CL-TR-574.pdf.

177. Tractinsky, N., Shoval-Katz, A., Ikar, D. What is beautiful is usable. // Interacting with Computers, 13, 2000. P. 127-145.

178. Tudorache, Т., Noy, N.F., Musen, M.A. Supporting collaborative ontology development in Protege. // In Proc. 7th Intl. Semantic Web Conference, ISWC 2008, Karlsruhe, Germany, 2008. P. 17-32.

179. Tudorache, Т., Vendetti, J. Noy, N.F. Web-Protege: A Lightweight OWL Ontology Editor for the Web. // In Proc. 5th OWL Experiences and Directions Workshop (OWLED 2008), 2008. 4 p.

180. U.S. Department of Health and Human Services. Research-based web design & usability guidelines. // 2006. Доступ осуществлен 01.02.2010 по адресу http://www.usability.gov/pdfs/chap.html.

181. Usability.Gov. Usability Test Plan. // Доступ осуществлен 01.02.2010 по адресу http://www.usability.gov/templates/docs/u-test plantemplate.doc.

182. Usability Inspection Methods. // Eds. Jakob Nielsen and Robert L. Mack, John Wiley & Sons, New York, USA, 1994. 448 p.

183. UsabilityNet. UsabilityNet: Methods Table // Доступ осуществлен 13.07.2011 по адресу http://www.usabilitynet.org/tools/methods.htm.

184. Vanderdonckt, J. Development milestones towards a tool for working with guidelines. // Interacting with Computers, 12, 1999. P. 81-118.

185. Vanderdonckt, J., Farenc, C. (Eds.) // Proceedings of the Scientific Workshop on Tools for Working with Guidelines (TFWWG 2000). Springer, London, 2001.-374 p.

186. Wang, Y.D., Emurian, H.H. An overview of online trust: Concepts, elements, and implications. // Computers in Human Behavior, 21, 2005. P. 105-125.

187. Web Accessibility in Mind. WebAIM Section 508 Checklist. // Доступ осуществлен 06.12.2010 по адресу http://webaim.org/standards/508/checklist.

188. Wei ford, A.Т. Fundamentals of skill. // London: Methuen, 1968. 426 p.

189. World Wide Web Concortium. W3C Cascading Style Sheets Level 2 Revision 1 (CSS 2.1) Specification // Доступ осуществлен 15.09.2010 по адресу http://www.w3.org/TR/CSS2/.

190. World Wide Web Concortium. W3C HTML 4.01 Specification II Доступ осуществлен 15.09.2010 по адресу http://www.w3.org/TR/1999/REC-html401 -19991224/.

191. World Wide Web Concortium. W3C Web Content Accessibility Guidelines 1.0. // Под ред. Wendy Chisholm, Gregg Vanderheiden, Ian Jacobs. // Доступ осуществлен 23.04.2008 по адресу http://www.w3.org/TR/WCAG10/.

192. Xu R., Dai X., Yang, F. Lin, P. Research on the Construction Method of Emergency Plan Ontology Based-on OWL. // In Proc. of the 2009 International Symposium on Web Information Systems and Applications (WISA'09) Nanchang, China, 2009.-P. 19-23.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00