自己申告によるコンピューター能力を測定する方法は？理想的には1つのアイテム
ユーザビリティテストでは、コンピュータの習熟度を簡単に測定して、タスクの正常な処理に影響があるかどうかを確認できるようにしたいと考えています。
どうすればそれを最もよく測定できますか？
Likertスケールの簡単な質問はいいでしょうが、作成するのは困難です。 「コンピュータはどれくらい上手かい？」習熟度と比較するものは何もないため、おそらく有効な結果は得られません。
一連の質問を使用します。たとえば、「本当に必要なときにのみコンピュータを使用します」または「多くのタスクでコンピュータを使用しますが、時々助けを求めなければなりません」コンピューターの問題解決に取り組むコンピューターの専門家です」
重要なことは、スケールの制限を定義し、すべてのエントリをポジティブにすることです。これは難しいことです。
この種のことを評価する必要があるとき、私はコンピュータの使用量に取り組みます-「私はコンピュータを所有していませんが、時々それを使用する必要があります」から「私は仕事で一日中コンピュータを使用し、多くの私の余暇も」コンピューターの使用に費やされる時間の量を定義することは、使用についての自信や知識に大体一致します。
もう1つの問題は、「熟練」という意味です。私はソフトウェアの専門家ですが、ハードウェアの側面についてはあまり知りません。人々はアプリケーションの使い方に非常に熟練しているかもしれませんが、彼らの働きやコードの側面については何も知りません。したがって、「熟練度」をより明確に定義する必要があると思います。これは、使用できるスケールを特定するのに役立つはずです。
問題は、自己申告のスキルレベルがほぼ間違いなく誤解を招くということです。
理由の1つとして、古典的な 4つの能力段階 について考えます。
無意識の無能を持っている人は、スキルが不足していることにさえ気づいていません。彼らは通常、彼らのスキルレベルを誇張します。
意識的な無能を持っている人は、彼らがどれだけ知らないかを知っています。彼らは通常、彼らのスキルレベルを過小評価します。
意識的な能力を持っている人は、それができることを知っていますが、それは大変な作業を要し、よくできないと思っています。彼らは通常、彼らのスキルレベルを過小評価します。
無意識の能力を持っている人はそれを第二の性質として行い、他の人がそれを見つけるのがどれほど難しいかをしばしば忘れました。彼らは通常、自分自身を高く評価し、正確です。
このミックスに、ほとんどの人が永続的な中間体（初心者でも専門家でもない、アランクーパーの本 を参照）であるという考えを追加してください。 asylum ）を実行すると、実際のスキルと強い相関関係がないため、自己評価がバラバラになっていることがわかります。
このような場合、自己報告は機能しません。代わりに、次のようないくつかの代理質問をしてください。
どのくらいの頻度でコンピューターを使用しますか？暇なときにコンピュータをどれくらいの頻度で使用しますか。
他の人も思いつくと思いますが、一般的な考え方は、習熟度と相関するがより客観的な何かについて尋ねることです。
1つの質問で客観的なコンピューター習熟度の尺度を取得することは非常に困難です。上級コンピュータユーザーをユーザビリティテストから除外する目的でそれを試みましたが、習熟度とタスクの完了との関係を判断するためではありません。単一の回答に対する応答でこれを実行できるとは思いません。そのための最善のアプローチは、一連のタスク関連の質問に対するaomediaおよびebethのアイデアであり、そこから習熟度スコアを定義することができます。
私がこれを行う方法は、あなた自身のテストに最も関連するタスクのリストを考え出し、次の質問のいくつかのバリエーションを尋ね、質問ごとに1ポイントずつ与え、スコアを合計します。タスクが互いにまったく異なるレベルの習熟度を表すか、または異なるタイプの作業を表すことを確認してください。そうでない場合、タスク間の相関関係により、一部のユーザーは実際の習熟度に比べて不釣り合いに高い確率で激突します。
あなたが最後に[タスク]をしたのはいつですか？
- 今日か昨日
- 先週<-この回答以上に1ポイントを与える
- 先月
- 決して
どのくらいの頻度で[タスクを実行]しますか？
- 毎日
- 週に数回<-1 pt
- 毎週
- 毎月
その価値については、次の「他の人にどのように見えますか」というテーマのバリエーションが、最も熟練したユーザーを排除するのに効果的であることがわかりました。それは非常に主観的であり、人によって異なりますが、私の目的には十分でした。
あなたの友人や家族はあなたのアドバイスを求めたり、コンピュータの使用を手伝ったりしていますか？
あなたの同僚はあなたを[ソフトウェア]のエキスパートユーザーとして見ていますか？
「自己申告」が機能しない場合、自分の能力に対する人々の評価は、しばしば非常に不正確です。
実際のテストを行っている間、コンピューターとの相性の良さを一般的に把握できます。
私は、コンピュータを使用する可能性のあるタスクのリストを使用しました。例えば：
私はコンピュータを使用して：
- Netscape Thunderbirdを使用してメールを確認する
- Microsoft Outlookを使用してメールを確認する
- 友達がFacebookで何をしているかを調べる
- Twitterの使用に関する情報を入手する
- 新しい車やテレビなどの大きな購入をウェブを使って調査する
- Microsoft Publisherを使用して自分のWebページを作成する
- Adobe Photoshopを使用して写真を編集する
私はこのようなものをテスト前の調査として使用します。彼らがテストルームにいるときは、「新車購入の調査をどのようにして始めましたか？」などの詳細な質問をします。または「写真を編集する頻度」等.
私は、実際のソフトウェアアプリケーションとサイトの名前を使用します。これは、通常ではありませんが、専門知識のレベルを決定できるためです。 MS Officeを使用するユーザーは、非常に高度なWordまたはExcelユーザーかもしれませんが、Open Officeを使用するユーザーは、Web検索、アプリケーションのインストール、およびテクノロジの一般的な知識がより高い可能性があります。
ほとんどの人は一般的なスキルを過大評価または過小評価する傾向があるため、関連するタスクにおける誰かの熟練度を知ることは、より役立つ可能性があります。だから、彼らが安心しているかどうか尋ねた場合：
- facebookやその他のサイトに写真を投稿する、
- このタイプのサービスを提供するWebサイトでこの画像を編集する、
- メールから添付ファイルを取得する、
- 画像の編集、
- ...複雑なタスクに至るまで
、最終的にはより正確なプロファイルになる可能性があります。
回答の関連性を決定するので、質問することによって達成したい情報または結果を理解することが重要だと思います。理解したい状況要因がたくさんある可能性があるため、単純な1つの質問の回答で行うことは困難です。
たとえば、ユーザーグループを知覚されるコンピューターリテラシーのさまざまなレベルに分類するための一般的な手段が必要な場合は、一般的に使用されるアプリケーションとタスクに基づいて選択できる標準的な質問がおそらくあるでしょう。ただし、ユーザーグループについてすでに何かを知っている場合（たとえば、ユーザーが高齢者である場合）、ユーザーがグループに分類できるように、ユーザーがよく知っているものに固有の何かが必要になる場合があります（そうでない場合、全員を1つのカテゴリに分類するだけです） ）。
また、特定のタイプのアプリケーションでテストまたは作業している場合は、それらのアプリケーションに典型的なタスクを対象とした質問をすることができます（多分、使用統計に基づいて、その機能/タスクがどの程度複雑か、または一般的かを判断しますです）。
最後に、1項目の質問に関心がある理由は、多くの変数を1つの単純な図にカプセル化してレポートできるNPSスコアなどを見たことがあるためだと思いますが、これは、それに関する情報を収集しないことにより、それらの要因が後で何であるかを理解できるようにする必要はありません。
私たちが行っている調査はコンテキストに大きく依存しているため、UXの「魔法の」メトリックスについては知りませんが、何かに遭遇した場合は、それらもテストしてみたいと思います。