Unterstützung adaptiver Benutzungsschnittstellen mittels Eye-Tracking zur Erkennung von Expertise oder Verstehen

Abstract

Studien zeigen, dass Erledigen von Aufgaben am Computer von der Wahrnehmungsfähigkeit des Anwenders abhängt. Die Kommunikation zwischen Anwender und Computersystemen erfordert hohe Anforderungen an die Benutzerschnittstelle, die für eine Interaktion zwischen Benutzer und Software verantwortlich ist. Eine adaptive Benutzerschnittstelle vereinfacht und verbessert die Interaktionsmöglichkeit und passt sich automatisch an die Bedürfnisse und Fähigkeiten des Anwenders. Ein wichtiger Schritt zur Realisierung von adaptiven Systeme, ist die automatische Erkennung der Benutzerfähigkeiten, um eine Anpassung der Benutzungsschnittstelle an den Benutzer vornehmen zu können. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, festzustellen, ob bzw. wie sich die Analyse der Augenbewegung (Eye-Tracking) dazu eignet, die Fähigkeiten des Anwenders bezüglich Verständnis und Expertise anhand des jeweiligen Blickverhaltens zu erkennen, um diese Information für eine adaptive Benutzungsschnittstelle verwenden zu können. In dieser Arbeit werden Experimente zur Erkennung von Benutzerfähigkeiten anhand der Blickdaten analysiert und Erkenntnisse für eine adaptive Benutzerschnittstelle ermittelt. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass keine Unterschiede zwischen Benutzern bezüglich der Augenbewegungsdaten erkannt werden.

Studies showed that completing a task with a computer depends on the perception of the user. The communication between user and computer systems requires high demands to the user interface, which is responsible for interaction between users and software. An adaptive user interface simplifies and improves the interactions and automatically adapts to the needs and abilities of the user. An important step towards the realization of such adaptive systems is the automatic recognition of the user skills to adapt the user interface to the user. The aim of this thesis is to determine whether and how the analysis of eye movements (Eye-Tracking) can be used, to recognize the skills of the user with respect to comprehension and expertise based on the respective eye gaze to use this information for an adaptive user interface. In this work experiments for the detection of user skills based on the gaze data are analyzed and findings for an adaptive user interface are determined. The results of the studies show, that there are no differences between users with respect to the eye movement data.