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Estimating Productivity: Composite Operators for Keystroke Level Modeling

机译：估计生产率：按键水平建模的复合运算符

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Task time is a measure of productivity in an interface. Keystroke Level Modeling (KLM) can predict experienced user task time to within 10 to 30% of actual times. One of the biggest constraints to implementing KLM is the tedious aspect of estimating the low-level motor and cognitive actions of the users. The method proposed here combines common actions in applications into high-level operators (composite operators) that represent (he average error-free time (e.g. to click on a button, select from a drop-down, type into a text-box). The combined operators dramatically reduce the amount of time and error in building an estimate of productivity. An empirical test of 26 users across two enterprise web-applications found this method to estimate the mean observed time to within 10%. The composite operators lend themselves to use by designers and product developers early in development without the need for different prototyping environments or tedious calculations.
机译：任务时间是衡量界面中生产率的标准。击键级别建模（KLM）可以将有经验的用户任务时间预测为实际时间的10％到30％之内。实施KLM的最大限制之一是估算用户的低级运动和认知行为的乏味方面。此处提出的方法将应用程序中的常见操作组合为高级操作员（复合操作员），这些操作员表示（平均无错误时间（例如，单击按钮，从下拉菜单中选择，键入文本框））。合并后的运算符可极大地减少建立生产率评估所需的时间和错误，对两个企业Web应用程序中的26位用户进行的经验测试发现，该方法可将平均观察时间估计在10％以内。由设计师和产品开发人员在开发初期使用，而无需使用不同的原型环境或繁琐的计算。

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