一款已經發展了 35 年以上的軟體是一把雙面刃：經驗豐富的用戶會欣賞每一項新功能，但新手可能會因為選項太多而感到不知所措，也會因為輸出內容過多而分心。
本文以使用 JMP 教授入門統計課程為例（針對青少年學習者和大學部學生），探討如何簡化和優化 JMP 的使用經驗。內建工具，加上 LearnBot 或資料分析精靈等專用插件，可以幫助使用者根據特定任務自訂選項，引導使用者交互，並呈現更清晰、更有針對性的結果。
雖然這種「軟體精簡」方法的靈感來自教育環境，但它也帶來了更廣泛的好處，例如降低複雜性、提高效率，並幫助所有用戶享受更精簡、更專注的 JMP 體驗。
JMP 是一款優秀的軟體，以其易用性而聞名。這也是 JMP 學生版被世界各地大學廣泛使用的原因之一，而且通常都是開箱即用。我和我的伴侶 Koo Rijpkema（他擁有豐富的教學經驗）希望探討 JMP 對學生而言開箱即用的便捷程度，以此作為我們的基準。進一步提升學習體驗的方案包括：客製化（尤其針對新用戶入門）、打包以便於共享和記錄使用情況，以及擴展功能，從而幫助用戶提升到更高水平。我們也誠摯地邀請大家與我們探討如何讓教師和學生的工作更加輕鬆，並分享最佳實踐。這張海報總結了近期學術網路研討會中分享的更詳細的內容，請參閱左下角的參考資料。好的，謝謝 Volker。我在荷蘭埃因霍溫理工大學為博士生和工程畢業生組織資料分析課程專案。該計畫包括一個應用資料分析的複習課程和三個短期後續課程，分別講解實驗設計、時間序列分析和預測建模。這些課程引入 JMP 的目的是為了讓我們的工程師和研究人員熟悉最先進的分析技術，並了解記錄在案、可復現的方法的重要性，以便與同事分享。由於 JMP 提供的眾多分析技術和選項可能會讓初次使用者感到不知所措，我們會根據課程等級、JMP 的角色以及課程中使用的關鍵工具來客製化 JMP 環境，具體內容總結在右下角的課程安排中。課程從現成的 JMP 學生版開始，學員可以使用其友善的圖形使用者介面來遵循標準的工作流程。例如，在擬合線性迴歸模型的簡單範例中，「Fit Y by X」平台或「Fit Model」平台就足夠了，它們提供了豐富的紅色三角形選項，甚至還有結合了探索性資料分析、模型擬合和模型評估等任務的分析預設。然而，客製化 JMP 環境可以改善使用者體驗，使他們能夠專注於正在執行的資料分析任務以及對結果的解釋。我的同事 Volker 將總結一些關於如何適當地自訂 JMP 環境的指導原則。謝謝，Koo。客製化 JMP 使用者介面可以更方便地存取相關的 JMP 工具，尤其對新使用者而言。我們將討論幾種方案。我個人最喜歡的是將已儲存的腳本與資料表捆綁在一起，以及平台預設，這樣可以減少對紅色三角形選項的需求。任何課程都不需要所有功能。如果您想專注於相關功能，也可以自訂 JMP 選單和工具列。除了刪除選單項目之外，您還可以新增自訂選單，例如「現代六西格瑪」。下一個方向對新用戶和中級用戶都很有幫助，它涉及課程內容的打包、資料集的共享、分析工作流程和結果的共享，以及對可複現性、文件和溝通的支援。選項包括 JMP 日誌和項目，以及 JMP 工作流程和新的筆記本。最後，我們建議利用 JMP 軟體的外部擴展，例如來自 JMP 用戶社群的資源或來自 JMP 應用程式市場的插件。雖然一些插件為教師或學生帶來了便利，但我們想遵循 Russ Wolfinger 的白皮書，重點介紹像 LearnBot 這樣的基於人工智慧的工具。如果使用得當，這些工具可以像嵌入式導師或副駕駛一樣工作，幫助學生在教師較少甚至沒有指導的情況下提升到更高水平。
