你好。我是标记贝利。
我是这里和我的同事雅各布莱茵，
到讲话关于一些最近的工作在这新的用户界面在联合管理计划风俗设计。
这基本的重点的我们的工作
曾是A可用性学习到评价这新的界面。
第一的，我是去到讲话A小的少量关于这当前的界面
和我们的动机为了这改变。
我们思考的实验作为A工作流程。
在这非常第一的步，我们定义我们的因素，回应，和目标。
这批判的步决定所以很多在什么接下来。
添加因素是A非常重要的步什么时候你是设计一个实验。
我们学到了那顾客有一些困难
和常见的任务大约定义因素。
有困惑关于添加，删除或者重命名因素。
他们寻找它难的到改变这因素类型，这因素水平，
甚至重新排序这因素在这列表。
数字2节目这原来的用户界面为了比较。
这目标为了这原型是到减少困惑，
到减少这数字的运营在这时间那它拿到达到这结果。
我们的可用性学习通缉到比较不同的控制
那可能是用过的到达到这些目标。
数字3节目这原型为了这新的用户界面。
这原型是动态的可配置。
那是，我们能，那将要转动不同的用户控制在和离开。
这引领到A原型和第384章可能的配置。
它曾是不可能的到包括全部的他们在A可用性学习。
一个实用的学习必需的A更小，最佳的设计。
看着在数字3、尤其沿着这顶部，
你看这用户控制
那是即将主要是重点在在我们的可用性学习。
你看这垃圾图标，这删除图标，
这加和减纽扣，这撤消和重做纽扣，
这添加氮因素控制，和什么我们称呼我们的自助餐菜单按钮。
在数字4、你看只是二的这第384章可能的配置。
在命令到制作当然那这可用性学习
曾是高效的和有效的，我们用过的风俗设计
到制作最多的这运行为了我们的学习。
在这案件，
一些的这用户界面控制是治疗过的作为A二进制因素。
那是他们是转身在或者离开在这原型。
其他用户界面控制可以有更多的比只是二状态。
每个时间这主题曾是问到履行一些不同的任务
反复和不同的配置为了比较。
在这桌子在这降低左边，
你看全部的这因素那是包括在我们的学习。
这第一的六，七，有到做和控制
在这用户我接口那是转身在或者离开或者到A不同的状态。
这最后的因素是唯一的那个那决定
什么我们通缉他们到做和A特别的配置。
那是我们问他们到删除A因素，
改变这类型的这因素，或者改变它是位置在这列表。
在这正确的在数字5、
你看这完全的风俗设计平台
和这回复定义的。
是去到措施这时间它需要为了他们到完全的每个任务。
是试到最小化那。
全部的这因素定义，和最后，这模型
那我们想要使用到定量这时间到完全的每个任务。
我是现在即将转动它超过到雅各布.
谁是即将讲话关于这结果风俗设计，
如何那合身进入我们的学习，和我们的发现。
感谢你，标记。
标记有铺设出去如何我们使用这定制D设计平台在联合管理计划
到放向上我们的可用性学习。
在数字6、你能看，全部这运行在这学习，为了这第一的参与者。
患病的笔记那我们做过包括A参与者和跑步命令在我们的设计
作为协变量因为我们通缉到包括这些在我们的分析作为出色地。
你会还笔记从数字6那我们包括A很少，
什么我们称呼，特别的任务在我们的学习。
这些是测试我们知道会拿更长到完全的，
和我们没有想要问参与者到做这些更多的一次。
如果你看在这最终的任务的这的这学习，
这些是，特别的练习那我们问这参与者到完全的
A系列的任务使用A条款的这原型
和这相同的系列的任务使用这风俗设计平台。
这允许我们到得到A直接的比较
之间这新的可配置原型和风俗设计。
到申请这风俗设计，我们发达A风俗吉林省应用
那允许我们执行一个无节制的可用性测试。
现在患病的给一个例子的如何这作品在数字7.
从这顶部的数字7、
你能看那，为了跑步命令2、这任务曾是到删除。
作为你能看在这第二部分的这截屏，
这指示这参与者锯在这学习，指示他们到点击
这发射原型按钮和然后删除这因素收费。
什么时候这参与者点击了这发射P原型按钮，
这版本的这原型那出现了这里在这第三部分的这截屏，
那是完全决定经过这其他因素在我们的学习。
为了例子，你可以看这垃圾图标是放到离开。
那方法你不看这垃圾能图标，
向下这里在这原型。
这删除图标是在，所以你做看这删除图标。
为了每一个锻炼，在我们的学习，
这版本的这原型那出现和这指示
那这参与者会看
是完全决定经过我们的风俗设计。
让我们看在一些的这定性的结果从我们的学习。
在我们的可用性，学习脚本化的我们包括一个融合的问卷调查
在这结尾在哪里我们问参与者到得到我们一些反馈
在什么他们喜欢，什么他们没有喜欢，等等。
患病的强调， A很少的这选项在图8这里。
我们问参与者到给我们反馈在无论他们喜欢使用
这加按钮或者这添加N因素控制
到添加因素，和你能看从这顶部的数字8
那参与者压倒性地首选使用这加按钮
到这添加N因素控制。
我们还问参与者如何他们喜欢，正在删除因素，
任何一个使用这删除图标或者这垃圾图标。
在这案件，这删除图标曾是压倒性地首选。
我们还问参与者，什么曾是他们的最喜欢的排图标
那你可以看旁这行在这因素列表。
这别针图标曾是这最多受欢迎的和，给予五的这10投票，
比较的到这椭圆形图标，哪个仅有的得到二的这10投票。
然后，最后，我观点出去如果你看向下向这底部的图8，
你能看那这参与者压倒性地投票了
那这用户一接口的这新的原型曾是简单的到学习。
它曾是这新的界面曾是还大大地首选，
到这原来的因素清单风俗设计。
现在让我们看在一些的这定量的结果从我们的学习。
我们得到这些结果经过使用这广义的回归平台
可用的在联合管理计划到合身楷模
为了这时间它需要到完全的这任务，和这因素在我们的模型
或者效果在模型，借口我，
或者不同的元素的这原型。
如果你会看在数字9、为了这输出的我们的广义的回归，
你能看，那这因素，排状态，垃圾图标，
和引脚C柱类型是成立到有A重要的影响在时间。
你能还看，从这轮廓或者这跑步命令，
在这案件，做过不是有A重要的影响在时间。
让我画你的注意力，到圆周率n柱子F型演员。
你能看那这时间到完全的，这任务的改变A因素命令
被最小化什么时候这椭圆形图标曾是用过的到完全的这任务。
我是指点出去这别针柱子类型因素具体来说
因为在这学习，这方式参与者会改变
这命令的A因素是他们会点击这排图标旁这因素
在这工厂列表和拖那图标到这合适的点。
在这案件，这别针T 栏类型是什么我通缉到重点在。
看着在数字10、你能看那，
参与者，什么时候他们是问到告诉我们他们的最喜欢的，
仅有的二的这10参与者报道喜欢这椭圆形图标。
什么时候它来了到完成这任务，那参与者互动的
和这图标这最多，这椭圆形图标曾是实际上这最好的-表演图标。
现在让我们看在这结果，为了这任务的删除A因素。
在这案件，参与者会是问到，给定版本的这原型，
消除一因素从这因素列表，和他们可以做那经过任何一个使用
这删除图标，这垃圾图标，或者他们可以有这选项到使用两个都。
再次，我们合身楷模使用A广义的回归
和时间作为这回复，和你能看那，
这图标曾是用过的和跑步订购该机器人有A重要的影响在时间。
这时间，为了这任务曾是最小化什么时候这删除图标曾是用过的作为反对
到使用这垃圾图标或有任何选项到使用两个都。
在对比，到这以前的滑动，
我们的定量的结果这里匹配这定性的结果
因为作为你能看在数字12、
这参与者压倒性地首选这删除图标，到这垃圾能图标。
患病的结尾这学习经过评论于结果的这最后的二练习。
这最后的2练习在这学习，
我们有我们有参与者完全的A系列的练习使用这原型
和然后完全的这相同的系列的练习使用定制设计。
这指示为了这练习是这相同的。
这仅有的事物那曾是不同的是在一案件你使用这原型，
和在这下一个案件，你使用风俗设计。
什么时候参与者是给予这原型，
它拿他们一个平均的的68秒到完全的这任务。
什么时候参与者使用风俗设计平台，
它拿他们一个平均的的316秒到完全的这锻炼。
患病的还笔记这316秒是对的-居中
因为A夫妻的这早期的参与者
那我们给了这学习到报道那他们给了向上。
A之后这，我们开始了爆裂向上A通知后五分钟说，
“我们感谢你为了完成这锻炼。
你能移动在到这下一个一。”
那是全部我们有到分享今天。
想要感谢你为了你的兴趣在我们的海报，
和请让我们知道如果你有任何问题。
