Платформа мобильного обучения, ориентированная на мониторинг и настройку обучения: оценка удобства использования на основе лабораторного исследования

Индивидуализация обучения и мониторинг считаются ключевыми аспектами процессов преподавания и обучения. В некоторых работах предлагались мобильные системы обучения, которые предоставляют учителям и учащимся услуги мониторинга и персонализации обучения. Одним из основных требований к такого рода системам с точки зрения качества программного обеспечения является удобство использования; однако лишь в нескольких работах рассматривались вопросы удобства использования с использованием лабораторных исследований с пользователями в реальных доменах. В этой работе мы представляем оценку удобства использования сервисов мониторинга и персонализации обучения мобильной обучающей платформы на основе лабораторного исследования, в котором приняли участие девять учителей и десять студентов. В нашей оценке удобства использования оценивались такие аспекты, как эффективность, результативность и уровень удовлетворенности пользователей, как это предлагается в семействе стандартов ISO/IEC 25000. Результаты показывают, что учителя оценили эффективность, результативность и удовлетворенность как удовлетворительные, в то время как учащиеся оценили эффективность и удовлетворенность как удовлетворительные и эффективность как приемлемую. Оценка удобства использования, описанная в этой работе, может служить справочным материалом для разработчиков, стремящихся улучшить мониторинг обучения и разработку сервисов персонализации.

1. UNESCO, Personalized Learning, 2017. Available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000250057, accessed: Nov. 21, 2021.

2. Y. Hernández-Velázquez, C. Mezura-Godoy, V.Y. Rosales-Morales. M-Learning and Student-Centered Design: A Systematic Review of the Literature. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1297, 2020, pp. 349-363.

3. M. Abech, C.A. da Costa et al. A Model for Learning Objects Adaptation in Light of Mobile and Context-Aware Computing. Personal and Ubiquitous Computing, vol. 20, no. 2, 2016, pp. 167-184.

4. S.S. Oyelere, J. Suhonen et al. Design, development, and evaluation of a mobile learning application for computing education. Education and Information Technologies, vol. 23, no. 1, 2018, pp. 467-495.

5. S. Benhamdi, A. Babouri, and R. Chiky. Personalized recommender system for e-Learning environment. Education and Information Technologies, vol. 22, no. 4, 2017, pp. 1455-1477.

6. H. Xie, D. Zou et al. Personalized word learning for university students: a profile-based method for e-learning systems. Journal of Computing in Higher Education, vol. 31, no. 2, 2019, pp. 273-289.

7. D. Cáliz, J. Gomez et al. Evaluation of a usability testing guide for mobile applications focused on people with down syndrome (USATESTDOWN). Lecture Notes in Computer Science, vol. 10069, 2016, pp. 497-502.

8. S. S. Rani, S. Krishnanunni. Educational App for Android-Specific Users—EA-ASU. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1097, 2020, pp. 325-335.

9. H. Imran, M. Belghis-Zadeh. PLORS: a personalized learning object recommender system. Vietnam Journal of Computer Science, vol. 3, no. 1, 2016, pp. 3-13.

10. S. Saryar, S.V. Kolekar et al. Mobile learning recommender system based on learning styles. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 900, 2019, pp. 299-312.

11. K. Meenakshi, R. Sunder et al. An intelligent smart tutor system based on emotion analysis and recommendation engine. In Proc. of the 2017 International Conference on IoT and Application (ICIOT), 2017, pp. 1-4.

12. L. G. Martínez, S. Marrufo et al. Using a Mobile Platform for Teaching and Learning Object Oriented Programming. IEEE Latin America Transactions, vol. 16, no. 6, 2018, pp. 1825-1830.

13. Y. Li, L. Wang. Using iPad-based mobile learning to teach creative engineering within a problem-based learning pedagogy. Education and Information Technologies, vol. 23, no. 1, 2018, pp. 555-568.

14. A. Sharma. A proposed e-learning system facilitating recommendation using content tagging and student learning styles. In Proc. of the 2017 5th National Conference on E-Learning &ELearning Technologies (ELELTECH), 2017, pp. 1-6.

15. R.A.W. Tortorella and S. Graf. Considering learning styles and context-awareness for mobile adaptive learning. Education and Information Technologies, vol. 22, no. 1, 2017, pp. 297-315.

16. T. Jagušt, I. Botički. Mobile learning system for enabling collaborative and adaptive pedagogies with modular digital learning contents. Journal of Computers in Education, vol. 6, 2019, pp. 335-362.

17. C. B. Yao. Constructing a User-Friendly and Smart Ubiquitous Personalized Learning Environment by Using a Context-Aware Mechanism. IEEE Transactions on Learning Technologies, vol. 10, no. 1, 2017, pp. 104-114.

18. C. Huerta-Guerrero, E. Lopez-Dominguez et al. Kaanbal: A Mobile Learning Platform Focused on Monitoring and Customization of Learning. International Journal of Emerging Technologies in Learning, vol. 16, no. 1, 2020, pp. 18-43.

19. ISO/IEC 25010:2011 Systems and software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — System and software quality models, 2011.

20. ISO/IEC 25022:2016 Systems and software engineering — Systems and software quality requirements and evaluation (SQuaRE) — Measurement of quality in use, 2016.

21. A. A. Arain, Z. Hussain et al. Evaluating usability of M-learning application in the context of higher education institute. Lecture Notes in Computer Science, vol. 9753, 2016, pp. 259-268.

22. B. A. Kumar, P. Mohite. Usability Study of Mobile Learning Application in Higher Education Context: An Example from Fiji National University. In Mobile Learning in Higher Education in the Asia-Pacific Region, Springer Singapore, 2017, pp. 607-622.

23. A. Pensabe-Rodriguez, E. Lopez-Dominguez et al. Context-aware mobile learning system: Usability assessment based on a field study. Telematics and Informatics, vol. 48, issue C, 2020, article no. 101346.

24. D. Hariyanto, M. B. Triyono, and T. Köhler. Usability evaluation of personalized adaptive e-learning system using USE questionnaire. Knowledge Management & E-Learning: An International Journal, vol. 12, no. 1, 2020, pp. 85-105.

25. B. A. Kumar and P. Mohite. Usability guideline for mobile learning apps: An empirical study. International Journal of Mobile Learning and Organisation, vol. 10, no. 4, 2016, pp. 223-237.

26. S. Yağmur and M. P. Çakır. Usability evaluation of a dynamic geometry software mobile interface through eye tracking. Lecture Notes in Computer Science, vol. 9753, 2016, pp. 391-402.

27. M. Asghar, I.S. Bajwa et al. A Genetic Algorithm-Based Support Vector Machine Approach for Intelligent Usability Assessment of m-Learning Applications. Mobile Information Systems, vol. 2022, 2022, Article ID 1609757, 20 p.

28. B. A. Kumar, P. Mohite. Usability of mobile learning applications: a systematic literature review. Journal of Computers in Education, vol. 5, no. 3, 2018, pp. 1-17.

29. T. S. Tullis and J. N. Stetson. A Comparison of Questionnaires for Assessing Website Usability. In Proc. of the UPA 2004 Conference, 2004, pp. 1-12.

30. N. Jacob. Usability Heuristics for User Interface Design. URL: https://www.nngroup.com/articles/ten-usability-heuristics/, accessed: Nov. 21, 2021.

31. C. M. Alonso, D. J. Domingo, and P. Honey. Los estilos de aprendizaje, Procedimientos de diagnóstico y mejora. Séptima edición, Bilbao: Editorial Mensajero, 2007 (in Spanish).

32. K. L. Chin, J.P., Diehl, V.A., Norman. Questionnaire for User Interface Satisfaction. Development of an Instrument Measuring User Satisfaction of the Human-Computer Interface. In Proc. of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1988, pp. 213-218.

33. ISO, Ergonomics of human-system interaction - Part 11: Usability: Definitions and concepts. Iso/Np 9241-11, 2018.

34. E.N. Chujkova, A.R. Aidinyan, O.L. Tsvetkova. Adaptation Algorithm for Application Menus. Programming and Computer Software, vol. 46, no. 6, 2020, pp. 397–405 / Е.Н. Чуйкова, А.Р. Айдинян, О.Л. Цветкова. Алгоритм адаптивного изменения меню программного приложения. Программирование, том 46, no. 6, 2020 г., стр. 30-40.