Self-Service Learning Analytics (SSLA) tools aim to support educational stakeholders in creating learning analytics indicators without requiring technical expertise. While such tools promise user control and trans- parency, their effectiveness and adoption depend critically on usability aspects. This paper presents a compre- hensive usability evaluation and improvement of the Indicator Editor, a no-code, exploratory SSLA tool that enables non-technical users to implement custom learning analytics indicators through a structured workflow. Using an iterative evaluation approach, we conduct an exploratory qualitative user study, usability inspections of high-fidelity prototypes, and a workshop-based evaluation in an authentic educational setting with n = 46 students using standardized instruments, namely System Usability Scale (SUS), User Experience Question- naire (UEQ), and Net Promoter Score (NPS). Based on the evaluation findings, we derive concrete design implications that inform improvements in workflow guidance, feedback, and information presentation in the Indicator Editor. Furthermore, our evaluation provides practical insights for the design of usable SSLA tools.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《视觉Transformers自监督学习机制综述》
专知会员服务
29+阅读 · 2024年9月2日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
DLI精选课程 | 用TensorRT实现视频分析部署(内文有礼)
英伟达NVIDIA中国
11+阅读 · 2019年4月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
大数据分析研究组开源Easy Machine Learning系统
中国科学院网络数据重点实验室
17+阅读 · 2017年6月13日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 4月6日
VIP会员
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
7+阅读 · 5月5日
《美空军条令出版物 2-0:情报(2026版)》
专知会员服务
12+阅读 · 5月5日
帕兰提尔 Gotham:一个游戏规则改变器
专知会员服务
6+阅读 · 5月5日
【综述】 机器人学习中的世界模型:全面综述
专知会员服务
11+阅读 · 5月4日
伊朗的导弹-无人机行动及其对美国威慑的影响
相关VIP内容
《视觉Transformers自监督学习机制综述》
专知会员服务
29+阅读 · 2024年9月2日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
DLI精选课程 | 用TensorRT实现视频分析部署(内文有礼)
英伟达NVIDIA中国
11+阅读 · 2019年4月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
大数据分析研究组开源Easy Machine Learning系统
中国科学院网络数据重点实验室
17+阅读 · 2017年6月13日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员