Modellbasierte Generierung von personalisierten und adaptiven Benutzungsschnittstellen für integrierte Wohnumgebungen

Modellbasierte Generierung von personalisierten und adaptiven Benutzungsschnittstellen für integrierte Wohnumgebungen von Ressel,  Christian
Allgemein ist beobachtbar, dass mit zunehmender Gerätefunktionalität auch die Komplexität steigt, der sich der Endverbraucher über die Benutzungsschnittstelle ausgesetzt sieht. Durch die Einführung von Menüstrukturen stellen sich die Hersteller diesem Problem. Funktionen werden hierbei thematisch gebündelt und die entstandenen Cluster hierarchisch angeordnet. Doch da sich Menschen in ihrer Denk- und Vorgehensweise unterscheiden, erscheinen die durch die Hersteller vorgegebenen Nutzerführungen verschiedenen Menschen unterschiedlich intuitiv und effizient. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Generierung von personalisierten und adaptiven Benutzungsschnittstellen für integrierte Wohnumgebungen – also für zukünftige Wohnumgebungen, in denen vernetzte Geräte und Softwaredienste ein Gesamtsystem bilden, um den Bewohnern neuartige und hilfreiche Dienste anzubieten. In solchen Umgebungen müssen viele Geräte mit einer großen Bandbreite an Funktionen über eine sinnvolle Nutzerführung zu einem beherrschbaren System verwoben werden. Hierzu wird nach einer Einführung in das Umfeld der integrierten Wohnumgebungen ein modellbasierter Ansatz vorgestellt, bei dem die Bindungen zwischen Funktionalität, Gerät, Benutzerführung und Darstellung aufgehoben sind. So ist es möglich, eine abstrakte Benutzerführung zu definieren, ohne die konkreten Funktionalitäten und sonstigen Gegebenheiten einer Umgebung zu kennen. Die Benutzerführung ist daher leicht personalisierbar und die erstellten Navigationsmodelle können auf unterschiedliche Umgebungen angewandt werden. Des Weiteren wird zur Effizienzsteigerung der Interaktion das Konzept einer vorhersagebasierten, kontextadaptiven Favoritenliste eingeführt. Dazu werden in der Arbeit unterschiedliche entstandene und existierende Aktionsprädiktionsverfahren mit Verhaltensdaten von Bewohnern realer Wohnumgebungen getestet.
Aktualisiert: 2019-10-03
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