UNIVERZITET U BEOGRADU FILOZOFSKI FAKULTET Ivana Z. Kovačević EFIKASNOST I EFEKTIVNOST, KOGNITIVNI STIL I EMOCIONALNE REAKCIJE KORISNIKA S OBZIROM NA MODEL PODATAKA KOJI STOJI U OSNOVI KOMPJUTERSKOG INTERFEJSA doktorska disertacija Beograd, 2013 UNIVERSITY OF BELGRADE FACULTY OF PHILOSOPHY Ivana Z. Kovačević USERS’ EFFICIENCY, EFFECTIVENESS, COGNITIVE STYLE AND EMOTIONAL REACTIONS TO COMPUTER INTERFACE BASED ON DIFFERENT DATA MODELS Doctoral Dissertation Belgrade, 2013 Mentor: prof. dr Svetlana Čizmić Redovni profesor Filozofskog fakulteta Univerziteta u Beogradu Članovi komisije: Prof. dr Panta Kovačević Vanredni profesor Filozofskog fakulteta Univerziteta u Beogradu u penziji Prof. dr Dobrivoje Mihailović Redovni profesor Fakulteta organizacionih nauka Univerziteta u Beogradu Doc. dr Iris Žeželj Docent Filozofskog fakulteta Univerziteta u Beogradu Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 1 Efikasnost i efektivnost, kognitivni stil i emocionalne reakcije korisnika s obzirom na model podataka koji stoji u osnovi kompjuterskog interfejsa APSTRAKT Informaciona usklađenost kompjuterskog sistema i korisnika, kao predmet kognitivne ergonomije, počiva na dobro osmišljenom korisničkom interfejsu koji strukturom i informacionim obimom treba da omogući optimalnu interakciju u složenom sistemu čovek‐računar. U osnovi vizuelne forme interfejsa stoji, pored ostalog, logika po kojoj su podaci raspoređeni, međusobno povezani i dostupni za upotrebu, a koja se definiše modelom podataka. Smatra se da je postizanje veće kompatibilnosti između predstave koju korisnik ima o sistemu i načina na koji sistem zaista funkcioniše ključ za efikasno i efektivno korišćenje interaktivnih sistema. U tom smislu, podaci koji se u bazi mogu predstaviti u obliku zvezdaste sheme (dimenziono modelovani podaci), gde su veze između objekata i hijerarhijski odnosi načelno dati u okviru jednog objekta, i podaci koji imaju strukturu u kojoj je svaki hijerarhijski nivo predstavljen posebnim objektom (transakciono modelovani podaci), za individualne korisnike mogu biti u različitoj meri upotrebljivi. Brzina i tačnost obavljanja poslovnih zahteva putem dimenziono i transakciono modelovanih podataka može zavisiti, kako od vrste i složenosti zadatka, tako i od psiholoških osobenosti korisnika. Kognitivni stil, specifičan način kognitivnog funkcionisanja, izdvojio se kao relevantan faktor. S druge strane, isticanje sve većeg značaja afektivne komponente procene sistema i veze sa objektivnim merama upotrebljivosti, uticalo je na to da se u eksperimentalni nacrt uvrste i dimenzije emocionalnih reakcija na izgled sistema. U istraživanju su se, u dva modela podataka, ispitivale brzina i tačnost rada ispitanika sa u različitom stepenu izraženim metaforičnim, racionalnim i empiričnim kognitivnim stilom, a s obzirom na izazvane emocionalne reakcije pobuđenosti, prijatnosti i dominantnosti. U eksperimentu sa ponovljenim nacrtom učestvovalo je 303 ispitanika, slučajno raspoređenih s obzirom na redosled izlaganja modela podataka, i ujednačenih po karakteristikama relevantnim za Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 2 istraživanje. Rezultati govore u prilog bolje upotrebljivosti dimenzionog modela u kom ispitanici brže obavljaju zadatke. Brzina i tačnost rada nisu u očekivanoj korelaciji i nejednako variraju s obzirom na različite prediktore, te ih je smisleno odvojeno posmatrati. Manipulativna varijabla redosleda izlaganja modela se pokazala najznačajnijim prediktorom brzine rada. Ispitanici postižu mnogo bolje rezultate ukoliko prvo koriste dimenzioni model, kao pojavno manje složen, nego u situaciji kada je transakcioni model prvo korišćen. Ovaj nalaz govori u prilog tome da je brzina rada zavisna od specifičnog redosleda iskustva. U skladu sa tim su i rezultati koji pokazuju da kognitivni stil nema naročitog efekta na brzinu rada, za razliku od emocionalnih reakcija prijatnosti i kontrole koje su negativno povezane sa potrebnim vremenom da se zadaci obave. S druge strane, tačnost je relativno nezavisna od redosleda izlaganja, i konzistentna karakteristika u oba modela. Ispitanici koji teže tačnosti, to čine bez obzira na prethodna ili trenutna iskustva, stoga se čini da je tačnost rada inherentna karakteristika korisnika. Tako su nađene i veze metaforičnosti, racionalnosti i empiričnosti sa tačnošću rada. Tačnost opada pri prelasku sa transakcionog na dimenzioni model podataka, u funkciji porasta metaforičnosti (moguć efekat zamora), dok se prelaskom sa dimenzionog na transakcioni, povećava u transakcionom u funkciji povećanja skora na racionalnosti (moguć efekat uvežbanosti). Empiričnost je povezana sa slabijom tačnošću rada u transakcionom modelu, kada je on prvi model u kom se radi (moguć efekat neuvežbanosti). Pojednostavljeno rečeno, ukoliko težimo efikasnosti (većoj brzini rada), insistiraćemo na jednostavnijim ili pak postupno usložnjavajućim interfejsima. Ukoliko težimo efektivnosti (većoj tačnosti rada), rešenja ćemo tražiti u personalizaciji korisničkih interfejsa. Ključne reči: interakcija čovek‐kompjuter, kognitivna ergonomija, kognitivni stil, emocionalne reakcije, model podataka, upotrebljivost sistema, interfejs Naučna oblast: Psihologija Uža naučna oblast: Kognitivna ergonomija UDK: 159.95’42:004.5(043.3) Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 3 Users’ Efficiency, Effectiveness, Cognitive Style and Emotional Reactions to Computer Interface based on Different Data Models ABSTRACT Informational compatibility of computer system and user, as the subject of cognitive ergonomics, depends on the characteristics of user interface. Well conceived user interface, with its structure and amount of information, provides optimal interaction in complex computer‐user system. Visual form of interface is based on logics in which data are displayed (arranged), interconnected and available for use, defined by data models. It is assumed that achieving higher compatibility between user perception of the system and the manner in which it really operates is the key for effectiveness and efficacy in using interactive systems. There are at least two different data base arrangements with different usability level for individual users. Dimensionally modeled data are arranged in a shape of star schema, where all relations between objects and all hierarchical associations are given within one object. Transactionallly modeled data have structure within which every hierarchical level is represented with particular object. Speed and accuracy of performing tasks by using dimensionally or transactionally modeled data are dependent on type and complexity of tasks, as well as on psychological characteristics of users. Cognitive style, as the specific manner of cognitive functioning, and dimensions of emotional reactions on system appearance, are seen as relevant factors. Research consisted of experimentally measuring the speed and accuracy of performing tasks in two data environments (dimensional and transactional data models) by participants with different levels of metaphorical, rational and empirical cognitive styles. Emotional reactions of arousal, pleasure and dominance provoked during the experience of using data models were assessed as well. In this experiment 303 participants, balanced by relevant characteristics, were randomly assigned in groups according to the order of exposing to data models. Results proved better overall performance of dimensionally modeled data Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 4 which is seen as a data model with higher usability. Speed and accuracy of performance are shown not to be in expected correlation, varying differently according to the different predictors. Therefore, it was concluded it is plausible to consider them as separate entities. Manipulative variable, the order of data model display, proved to be the most important predictor of speed performance. Participants achieved better results when using dimensionally modeled data first, with its appearance less complex, than in situation when the transactional model was primarily used. This result showed that performance speed was dependent on specific order of user experience. Accordingly, it was found that cognitive style had no particular effect on speed, while emotional reactions of pleasure and dominance were negatively related to the time required for task completion. On the other hand, accuracy was relatively independent of data model order and it is a consistent characteristic within subject in both models. Participants who tended to be accurate, did that regardless of their previous or current experience with data model, thus it appeared that performance accuracy was user`s inherent quality. Relations between accuracy and metaphorical, rational and empirical cognitive styles were also found. Accuracy of dimensionally modeled data performance was poorer when using the transactional model first, in function of higher level of metaphorical style (possible effect of fatigue). Conversely, when using the dimensional model first, accuracy is higher in the transactional model in function of increasing the score on rational dimension (possible effect of training). Empirical cognitive style is correlated with lower accuracy in the transactional model, when it was a the first model of choice (possible effect of lack of practice). Generally, abridged implications of findings were the following, if we strive to achieve efficacy (speed), we should insist on simplifying, or at least gradually building more complexity in user interfaces. Otherwise, if we are looking for effectiveness (accuracy), we should try to find a solution in the personalization of user interface. Keywords: cognitive style, human‐computer interaction, cognitive ergonomics, emotional reactions, data models, system usability, user interface. Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 5 ZAHVALNICA Zahvaljujem se mentoru prof. dr Svetlani Čizmić na stručnoj superviziji tokom osmišljavanja, pripreme, sprovođenja i opisivanja eksperimenta. Zahvaljujem se prof. dr Dobrivoju Mihailoviću na podršci prilikom izrade disertacije, te koleginici docent dr Iris Žeželj na stručnim savetima. Posebnu zahvalnost dugujem dr Dušanu Vujoševiću, koji je kreirao i instalirao aplikaciju na kojoj je sproveden eksperiment, kao i na nesebičnoj pomoći prilikom realizacije eksperimenta. Docentu dr Nenadu Aničiću se zahvaljujem na stručnoj pomoći oko razjašnjavanja informatičkih pojmova u oblasti Baza podataka. Zahvalnost dugujem i kolegama sa Fakulteta organizacionih nauka, prodekanu za nastavu, prof. dr Miliji Suknoviću, i Aleksandru Arsiću, saradniku u Računskom centru, za logističku podršku realizaciji eksperimenta. Konačno, zahvaljujem se i generaciji 2009/2010. studenata prve godine Fakulteta organizacionih nauka, bez čijeg entuzijazma ovaj eksperiment nikada ne bi bio završen. SS ADRŽAJJ Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 6 SADRŽAJ: I. TEORIJSKI UVOD 1. Kognitivna ergonomija i interaktivni sistemi čovek‐računar 11 1.1. Kognitivna ergonomija 11 1.2. Karakteristike i tipovi interakcije čovek‐računar 13 1.3. Teorijski modeli interakcije čovek‐računar 15 1.4. Upotrebljivost kompjuterskih sistema 20 1.4.1. Efikasnost kompjuterskih sistema 21 1.4.2. Efektivnost kompjuterskog sistema 22 1.4.3. Zadovoljstvo kompjuterskim sistemom 23 2. Aspekti sistema u interakciji čovek‐kompjuter 24 2.1. Kompjuterski interfejs kao medijum komunikacije 24 2.2. Ergonomske karakteristike kompjuterskih interfejsa 26 2.3. Modeli podataka 29 2.3.1. Dimenzioni i transakcioni model podataka 31 2.4. Tip i složenost korisničkih zadataka 34 3. Kognitivni aspekti interakcije u sistemu čovek‐računar 37 3.1.Mentalni modeli kompjuterskih sistema 37 3.1.1. Proces formiranja mentalnih modela 37 3.1.2. Priroda i karakteristike mentalnih modela 38 3.1.3. Funkcionalni mentalni modeli 41 3.2. Kognitivni stil – individualno‐psihološki korelat mentalnog modela 43 3.2.1. Kognitivni stil i kognitivne sposobnosti 43 3.2.2. Teorijski i metodološki pristupi kognitivnim stilovima 45 3.3. Dimenzije kognitivnih stilova 46 3.4. Rojsov model kognitivnih stilova 49 3.4.1. Teorija učaurivanja 49 3.4.2. Epistemološki profil 52 SS ADRŽAJJ Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 7 4. Emocionalni aspekti interakcije kompjuterskih sistema i korisnika 54 4.1. Emocionalne reakcije, estetski doživljaj i kompjuterski sistemi 54 4.2. Teorijska objašnjenja odnosa interfejsa i upotrebljivosti 56 4.2.1. Reakcije korisnika na izgled interfejsa 57 4.2.2. Kognitivno‐afektivni odgovor na sistem 58 4.2.3. Kognitivno‐afektivni odgovor i upotrebljivost 60 4.3. PAD model emocionalnih reakcija 62 5. Istraživanja kognitivno‐emocionalnih korelata upotrebljivosti 65 5.1. Komparativne studije modela podataka 65 5.1.1. Studije mrežne i hijerarhijske tipologije hiperteksta 66 5.1.2. Studije simultanih i sekvencijalnih menija 67 5.1.3. Studije transakciono i dimenziono modelovanih podataka 68 5.2. Istraživanja kognitivnih aspekata upotrebljivosti 69 5.2.1. Studije odnosa kognitivnih stilova i tehnologije 69 5.2.2. Kognitivni stilovi i način prezentovanja informacija 71 5.2.3. Kognitivni stilovi i učinak 74 5.3. Istraživanja emocionalnih aspekata upotrebljivosti 76 5.3.1. Studije „opažene“ i „realne“ upotrebljivosti 77 5.3.2. Studije hedonističke i ekspresivne dimenzije upotrebljivosti 78 5.3.3. Studije koje integrišu iskustvo u procenu upotrebljivosti 80 5.3.4. Studije efekta estetike sistema na učinak 81 5.3.5. Studije efekta boje i vizuelne organizacije na upotrebljivost 83 5.3.6. Studije prirode odnosa estetike i upotrebljivosti 84 SS ADRŽAJJ Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 8 II. ISTRAŽIVAČKI PRISTUP 6. Definisanje polaznih osnova istraživanja 88 6.1. Problem istraživanja 88 6.2. Predmet, ciljevi i zadaci istraživanja 94 6.3. Hipoteze u istraživanju 96 6.4. Značaj istraživanja 100 7. Metode, tehnike i način sprovođenja istraživanja 101 7.1. Operacionalizacija promenljivih 101 7.1.1. Model podataka – eksperimentalni stimulus 102 7.1.2. Uzorak zadataka – eksperimentalni stimulus 106 7.1.3. Kognitivni stil i PEP skala 107 7.1.4. Modifikovani PAD model emocionalnih reakcija 111 7.1.5. Merenje efektivnosti i efikasnosti 113 7.2. Uzorak ispitanika i kontrolne promenljive 115 7.3. Procedura sprovođenja eksperimenta 116 7.4. Plan eksperimentalnog nacrta i obrade podataka 118 III. PREGLED REZULTATA 8. Upotrebljivost modela podataka 120 8.1. Tačnost i vreme rada 120 8.2. Efekat redosleda izlaganja modela na upotrebljivost 121 8.3. Povezanost tačnosti i vremena rada 122 9. Kognitivni stil i upotrebljivost 124 9.1. Tačnost i vreme rada u zavisnosti od kognitivnih stilova 124 9.2. Kognitivni stil, upotrebljivost i efekat redosleda izlaganja modela 125 10. Emocionalne reakcije i upotrebljivost 126 10.1. Emocionalne reakcije na model podataka 126 SS ADRŽAJJ Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 9 10.1.1. Emocionalne reakcije i upotrebljivost 128 10.2. Tipologija emocionalnih reakcija i upotrebljivost 130 10.2.1. Tip sredine i upotrebljivost modela 134 11. Kognitivni stil, emocionalne reakcije i upotrebljivost 136 11. 1. Kognitivni stil i emocionalne reakcije 136 11.2. Predviđanje upotrebljivosti modela podataka 138 11.2.1. Prediktori brzine rada 138 11.2.2. Prediktori tačnosti rada 139 11.3. Model strukture odnosa promenljivih 139 11.3.1. Opšti modeli strukture odnosa promenljivih 139 11.3.2. Modeli strukture odnosa promenljivih za poduzorke 145 11.3.3. Model strukture odnosa promenljivih ‐ T model podataka 147 11.3.4. Model strukture odnosa promenljivih – D model podataka 150 12. Razlike promenljivih s obzirom na pol 151 IV. DISKUSIJA I ZAKLJUČAK 13. (Ne)ispunjena očekivanja 155 13.1. Veća upotrebljivost dimenziono modelovanih podataka 156 13.2. Upotrebljivost nije jedinstven koncept 158 13.3. Tačnost u funkciji kognitivnih stilova 159 13.3.1. Kompatibilnost kognitivnog stila i modela podataka 159 13.3.2. Negativni uticaj metaforičnosti na tačnost 160 13.3.3. Različiti obrasci tačnosti za racionalnost i empiričnost 162 13.4. Brzina u funkciji prijatnosti, pobudljivosti i dominantnosti 164 13.4.1. Dominantnost‐ subjektivna procena kontrole 165 13.4.2. Neprijateljski naspram opuštajućeg modela podataka 167 13.5. Redosled modela kao najznačajniji prediktor upotrebljivosti 168 13.6. Personalne varijable posredovane modelom podataka 169 SS ADRŽAJJ Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 10 14. Opšti zaključci i praktična primena rezultata 170 14.1. Nalazi u kontekstu kognitivne ergonomije 170 14.2. Različite „sudbine“ tačnosti i brzine rada 172 14.2.1.Metaforični, racionalni i empirični mentalni model 173 14.2.2. Prijatno, nepobudljivo i kontrolisano interfejs okruženje 174 14.3. Implikacije redosleda na učenje 175 15. Ograničenja ovog i predlozi za naredna istraživanja 175 15.1. Dileme inicirane istraživanjem 175 15.2. Očekivanja od budućih istraživanja 177 V. LITERATURA 179 VI PRILOZI 208 TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 11 I. TEORIJSKI UVOD 1. Kognitivna ergonomija i interaktivni sistemi čovek‐računar 1.1. Kognitivna ergonomija Radno okruženje u kojem se obavljaju intelektualno zahtevni poslovi najčešće je opremljeno personalnim računarima (Pederson, 2001), te se pred ergonomiju kao psihološku discipinu postavlja zadatak usklađivanja ovako definisanog radnog prostora i korisnika, odnosno zaposlenih koji svoje radne zadatke obavljaju za računarom. Pervazivnost informacionih tehnologija u savremenim poslovnim kontekstima inicira istraživanja koja idu u pravcu ne samo tehničke i antropometrijske usklađenosti tehnologije, već pre svega informacione usklađenosti između dve komponente sistema. Informaciona usklađenost podrazumeva „optimalan način prezentacije informacija, optimalan obim informacija i njihov vremenski raspored u sistemu“ (Čizmić, 2006., 40). Kada je u pitanju rad na personalnom računaru, kontakt sa korisnikom je posredovan i odvija se preko tzv. zajedničkih entiteta (tzv. artefakata). Komunikacija između korisnika i uređaja se vrši preko njih, tako da je za uspešno obavljanje radnih zadataka neophodno „međusobno razumevanje“, semantički konsenzus (Blackwell, Green, 2003). Zapravo, u složenim tehnološkim sistemima ne postoji direktan odnos, neposredno dejstvo na čulni sistem, već je neophodno da korisnik formira neku predstavu, model onoga što se nalazi iza vidljivih pokazatelja. Rad u virtuelnom okruženju pomera fokus ka apstraktnoj i simboličnoj manipulaciji konceptima, zasnovanoj na ličnoj inicijativi i odgovornosti korisnika, te postaje više pitanje ljudskog iskustva nego same tehnologije. U tom smislu i sam problem projektovanja kompjuterskih sistema predstavlja polje interesovanja psihologije. S obzirom da je cilj optimizacija korisničke interakcije sa sistemom, tako da ona potpomaže i proširuje korisničke aktivnosti na efektivan način, uz prijatno korisničko iskustvo, u pitanju interdisciplinarno polje naučnog interesovanja, u okviru kojih su psihološka znanja neophodna (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Sve veći broj istraživanja se bavi prilagođavanjem sistema TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 12 individualnim razlikama korisnika, te se smatra da je neophodno formirati koncept interfejsa koji bi maksimizirao prilagođavanje i optimizaciju i podražavao individualizovane zahteve interakcije (Park, i dr., 2007). Polazi se od ideje da postoje individualne razlike u pogledu stepena i prirode razvijenosti perceptualnih sposobnosti i iz toga se razvija čitava disciplina kognitivne ergonomije, koja ima za cilj da prilagodi informacioni medijum modelu procesovanja informacija čoveka. Shodno tome, svrha dizajniranja interfejsa treba da bude raspoređivanje podataka na onakav način (u takvu vizuelnu formu) koja odgovara našim perceptualnim mogućnostima (Ware, 2003). Razvoj ergonomije, paralelno sa razvojem tehnologije, kognitivne psihologije i uopšte kognitivnih nauka, doveli su do toga da se formira posebna oblast ergonomije, kognitivna ergonomija, čije je polje delovanja vezano za mentalne procese (opažanje, pamćenje, rezonovanje, motorni odgovor) i načina na koji oni utiču na interakcije ljudi i drugih elemenata sistema (Boff, 2006). Osnovni cilj je postizanje ravnoteže mentalnih kapaciteta ljudi i zahteva posla i radne sredine. Studije koje ispituju usklađenost sistema u kojima su ljudi, tehnologija i okruženje delovi procesa kojim se postižu zadaci različitog stepena kognitivne složenosti, odnosno u kojima je naglasak na kognitivnom skladu u okviru sistema čovek‐računar, spadaju u takozvanu drugu generaciju ergonomskih istraživanja (Boff, 2006). Rasmusen (Rasmussen, 2000) smatra da se kognitivna ergonomija u ovoj fazi bavi izazovima koji su proizašli kao posledica uvođenja informacionih tehnologija u kompleksne poslovne domene kao što su nuklearne elektrane, kokpit aviona, kontrola vazdušnog saobraćaja. Ljudi i tehnologija ne obavljaju paralelno poslovne aktivnosti, već to čine komplementarno, dopunjujući se, odnosno, proces se obavlja uz preklapanje funkcija. To je posledica povećane složenosti radne sredine i sistema i neophodnosti rešavanja problema automatizacije i alokacije dinamičkih funkcija. Složenost je postala neočekivana nuspojava kombinovanja ljudi, tehnologije i posla, što je paradoksalno jer se očekivalo da će upravo informacione tehnologije biti rešenje za kompleksnost. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 13 Ergonomska analiza u oblasti interakcije informacionih sistema i čoveka, ističe značaj kognitivnih faktora putem analize korisnika, ne bi li se izdvojili relevantni atributi: neophodni intelektualni kapaciteti, sposobnost obrađivanja informacija i neophodna perceptualna znanja. Ona je delom određena i usklađenošću sa poslovnim aktivnostima i širim organizacionim kontekstom u kom se aktivnosti obavljaju, uključujući i one koji oblikuju saradnju među zaposlenima (Payne, 2003), pa se analize fokusiraju i na korišćenje kompjutera u realnom kontekstu (na primer u radnom okruženju). 1.2. Karakteristike i tipovi interakcije čovek‐računar Long i Vajtfild (Long, Whitefield, 1989) smatraju da kognitivna ergonomija doprinosi proučavanju interakcije čoveka i kompjutera kroz aspekte interakcije koji se oslanjaju na neophodno znanje za efektivno korišćenje kompjuterskih sistema. Ovo znanje se posmatra kroz reprezentacije i procese. Reprezentacije čine predstave aktivnosti i zadataka koji treba da se obave i reprezentacije samog kompjuterskog sistema. S druge strane, zahtevani procesi neophodni za korišćenje reprezentacija podrazumevaju procese predstavljenih aktivnosti i procese vezane za korišćenje sistema uopšte. Njih čine procesi usvajanja reprezentacija, njihovih transformacija i ispoljavanja u vidu određenog ponašanja (akcija). Kada se govori o dizajniranju kompjuterizovanih poslovnih sistema često se zapravo misli na „dizajniranje prostora za ljudsku komunikaciju i interakciju“ (Winograd, 1997, 160). Averbuk i saradnici (Averbukh, i dr., 2007), fenomen interakcije čoveka i kompjutera svode na proces simbolizacije i razmene značenja, što se ne odvija uvek glatko i često je neadekvatna jer se učesnici međusobno ne razumeju. U pitanju je dinamička interakcija između tri komponente: korisnika, izvora znanja i intermedijarnog mehanizma koji stoji između prve dve komponente (Belkin, 1984). Izvori informacija su dati u tekstualnom (semiotičkom) obliku, i oni su predstavljeni i organizovani na određeni način. Korisnik inicira komunikaciju sa sistemom jer mu on pomaže da reši neki problem, postigne neki cilj, njegovo ponašanje je intencionalno. Intermedijarni mehanizmi su posrednici između korisničkih potreba i zahteva, znanja, s jedne strane, i sadržaja informacionih TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 14 sistema kao resursa informacija koje su reprezentovane i organizovane na određeni način. Tako da, ako postoji slaganje između korisničkih potreba i informacionog sistema kao izvora informacija, oni ili delovi sistema postaju predmet interesovanja korisnika. Šarp, Rodžers i Pris (Sharp, Rodgers, Preece, 2007) su pokušali da definišu interakciju korisnika i kompjuterskih sistema, kategorišući ih u četiri moguća tipa interakcije: (1) davanje instrukcija, (2) razmena informacija, (3) manipulacija i (4) eksploracija. Autori napominju da ova klasifikacija ne mora biti iscrpna, kao i da kategorije nisu međusobno isključive. Ipak, s obzirom da je zasnovana na različitim vrstama aktivnosti korisnika, ona je data u funkciji osmišljavanja konceptualnih modela. Tako se tipovi interakcije mogu definisati i s obzirom na sam korisnički interfejs, kao i s obzirom na različite ciljeve koje korisnici imaju, a kao što su učenje, druženje, pretraživanje, pisanje, rešavanje problema, donošenje odluka i traženje informacija. Mekalah (McCullough, 2004) predlaže klasifikaciju interakcije na osnovu tipova aktivnosti korisnika zasnovanih na kontekstu u kom se odvijaju. Smatrajući da je okruženje u kojem se interakcija odvija od značaja za formiranje adekvatnih konceptualnih modela, on predlaže 30 različitih tipova identifikovanih aktivnosti organizovanih oko: posla (držanje prezentacija kolegama, sređivanje dokumentacije), kuće (odmor, zabava), aktivnosti u gradu (jelo, piće, razgovor), događaja na putu (šetanje, vožnja). Interakcija se može posmatrati i u kontekstu povezanosti akcije i efekta, odnosno akcije korisnika i odgovora sistema. Odgovor sistema može uslediti odmah nakon akcije i onda se govori o interakciji koja je blisko povezana. Tada akcija uzrokuje promenu u sistemu koja je očigledna i trenutna. Međutim, postoji i takozvana odložena interakcija kada odnos između akcije i efekta nije neposredan, ni vremenski ni smisaono, jer veza nije očigledna već zasnovana na zaključivanju korisnika. Shodno tome, povratna informacija može biti programirana da se pojavi nakon izvesnog vremena (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Dalje, veza akcije i odgovora sistema može biti jednoznačna ili višeznačna, odnosno njihovo sparivanje može biti tipa 1:1 (jedna akcija:jedan odgovor) ili zasnovan na seriji interakcija. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 15 Interakcija može biti definisana i prema stepenu kontrole koju ima korisnik, odnosno sistem (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Postoje interaktivni sistemi u kojima je omogućena kontrola većine funkcija od strane korisnika, i oni sistemi u kojima je sloboda kontrole ograničena samim ustrojstvom sistema. Naravno da će stepen kontrole biti usklađen sa funkcijom sistema. Interakcija u sistemu čovek‐kompjuter može se odnositi i na komunikaciju sa drugim ljudima posredovanu datim sistemom. U pitanju su društveni fenomeni posredovani tehnologijom, te se postavlja pitanje srodnosti interakcije sa kompjuterskim sistemima i interakcije uopšte. Različiti pokušaji teorijskog objašnjenja ovog fenomena među sobom se razlikuju prevashodno po tome da li polaze od toga da su informaciono‐komunikacione tehnologije samo sredstvo, ili pak daju novi kvalitet interakciji (Akoumianakis, Stephanidis, 2003). 1.3. Teorijski modeli interakcije čovek‐računar Poseban problem oblasti je nepostojanje jedne sveobuhvatne teorije interakcije čoveka i kompjuterskog sistema koji se premošćava različitim pokušajima uobličavanja istraživačkih poduhvata sa interdisciplinarnim pristupom. Ipak, modeli proizišli iz istraživanja i primene teorijskih koncepcija, pre svega iz kognitivne, organizacione i socijalne psihologije, doprineli su identifikaciji kognitivnih, socijalnih i afektivnih činilaca relevantnih za dizajn i evaluaciju informacionih sistema. Većina ranijih istraživanja i teorijskih koncepcija koje su se bavile čovekom u automatizovanim sistemima upravljanja, posmatrale su ga kao procesora informacija, aktera reakcija na osnovu stimulacija. Međutim, savremeni kompjuterski sistemi nameću neophodnost pojave objašnjenja koja prevazilaze ove relativno jednostavne modele. Vodeća paradigma je da modeli analize interakcije čoveka i komputera moraju da se bave sekvencijalnim, integrisanim ponašanjem, a ne diskretnim pojedinačnim akcijama (aktivnostima), kao i da se ne bave samo formom, već i sadržajem displeja (John, 2003). Kada uzimamo u obzir korisnika kompjuterskog sistema i njegov kognitivni aparat, polazimo od ideje da nam isti perceptualni mehanizmi koji nam omogućavaju da opažamo svet, služe i da opažamo obrasce po kojima su TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 16 informacije povezane na kompjuterskom ekranu. MekKormik (MCCormick, 1976) smatra da se obavljanje radnog procesa operatera ostvaruje kombinacijom četiri funkcije: kroz prijem informacija, preko njihove obrade (odlučivanje), ka izvršenju akcije (kontrola i komunikacija) i skladištenja informacija (preko učenja i pamćenja). Iako opisuje pomenute procese kao sedmostepene (percepcija, interpretacija, evaluacija, formulacija cilja, formulacija plana, izvršenje akcije), Normanov (Norman, 1986) teorijski okvir je jedan od jednostavnijih načina koncipiranja odnosa čoveka i kompjutera. On je u suštini deskriptivan, ali definiše neke osnovne elemente na koje treba obratiti pažnju i ističe značaj razumevanja, pre svega, kognitivnih obeležja korisnika. Okvir svih mogućih interakcija se svodi na tri komponente: konstruktor, korisnik i sistem. Konstruktor ima predstavu, zasnovanu na konceptualnim modelima, o tome na koji način sistem treba da funkcioniše. Korisnik je ovde opisan kroz način na koji razume kako sistem funkcioniše, a sam sistem je predstavljen na osnovu karakteristika interfejsa i uputstva za korišćenje sistema. Dalje, interakcija korisnika sa interfejsom je opisana kroz sedam stadijuma aktivnosti: uspostavljanje cilja, formiranje namere, specifikovanje sekvence akcije, izršavanje akcije, opažanje stanja sistema, interpretacija stanja, evaluacija stanja sistema s obzirom na ciljeve i namere. Iako se u realnosti ljudske aktivnosti ne odvijaju sekvencijalno, teorija predviđa da se stadijumi smenjuju jedan za drugim. Stoga je ova teorija samo aproksimacija onoga što se dešava i namerno je pojednostavljena da bi bila od koristi onima koji sisteme projektuju, kao i onima koji ih koriste. Korisnici mogu na osnovu ovih faza da prate sopstvene akcije i usklađuju ih sa ciljevima, što im olakšava njihovo osmišljavanje. Norman (Norman, 1986) govori o mogućnosti prevazilaženja nesklada koji postoji između sistema i korisnika, a koji može biti identifikovan na nivou izvođenja akcije i na nivou procene (evaluacije) izvršene akcije, pri čemu se u oba slučaja povećava kognitivni napor koji je neophodan za obavljanje datih operacija. Jaz egzekucije (odnosno izvođenja akcije) opisuje otklon korisnika od fizičkog sistema, dok jaz evaluacije predstavlja otklon sistema od korisnika. Prevazilaženje TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 17 nesklada između dva elementa sistema zasniva se na dizajniranju interfejsa koji odgovara psihološkim karakteristikama korisnika. Paradigma posmatranja interakcije sistema čovek‐računar zasnovana na teoriji obrade informacija korisnika vidi samo na osnovu funkcije obrade informacija. Ovde su perceptualni, kognitivni i motorni procesori organizovani jedan u odnosu na drugi, a kognicija je konceptualizovana kao niz faza procesa za koje se smatra da se zasnivaju na mentalnim predstavama (mentalne slike, modeli, pravila i druge forme znanja). Ovaj model omogućava predviđanje potrebnog vremena za opažanje i odgovaranje na određene stimuluse. On definiše koliko će vremena korisniku biti potrebno da bi izvršio različite zadatke, kao i koji će se kognitivni proces uključiti u zavisnosti od zadatka (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Ovakvi modeli procesiranja informacija, barem kada su kompjuterski interfejsi u pitanju, daju nefunkcionalnu sliku interakcije, obezbeđujući jedan deskriptivan okvir bez velikog potencijala za predikciju. Stoga, Kard, Morgan i Njuvel (Card, Morgan, Newell, 1983) koncipiraju tzv. GOMS model, „analitičku tehniku koja služi za kvantitativno i kvalitativno predviđanje ponašanja uvežbanih korisnika kompjuterskih sistema“ (Carroll, 2003, 58). Model opisuje uobičajenu situaciju izvršavanja zadatka korisnika u oblasti svojih kompetenci, aproksimirajući tačno izvšenu realnu radnu aktivnost i to preko definisanja njegovih ciljeva (Goals), omogućenih akcija (Operators), metoda (Methods) i pravila selekcije (Selection rules). Preko trodimenzionalne predstave postojećih nivoa procesovanja informacija inkorporiraju se i neformalno date pretpostavke o strukturi ljudske kognicije. Pretpostavlja se da se informacije obrađuju prvo na perceptualnom nivou, a zatim da se prenose ka centralnim kognitivnim procesima koji njima manipulišu i iniciraju motornu aktivnost, pri čemu se ovi procesi mogu odvijati paralelno. Praktična primena modela proizlazi iz ideje da se kognitivna obrada informacija predstavi što eksplicitnije da bi se sačinila kompjuterska simulacija ovih aktivnosti, odnosno da bi se mogla integrisati sa kompjuterskim procesima koji stoje u osnovi obavljanja konkretnog zadatka. Savremeni teorijski pristupi interakciji čoveka i kompjuterizovanih sistema uključuju, putem koncepta tzv. eksterne kognicije, i fizičke artefakte, kao i druge TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 18 ljude, posmatrajući ih kao posebne kognitivne sisteme, što se definiše preko pojma distribuirane kognicije (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Eksterna kognicija se zasniva na činjenici da ljudi stupaju u interakciju sa virtuelnim svetom i kreiraju informacije koristeći i različite spoljašnje reprezentacije (knjige, mape, dijagrame, planere). U pitanju su fizička „mentalna pomagala“ koja olakšavaju izvršavanje kognitivnih aktivnosti. Distribuirana kognicija se odnosi na prirodu kognitivnih fenomena kod različitih osoba, artefakata i unutrašnjih i spoljašnjih reprezentacija, uključujući opisivanje kognitivnog sistema koji iziskuje interakciju među ljudima, artefakte koje oni koriste i sredinu u kojoj rade (na primer kokpit aviona). Osnovna svrha pristupa distribuirane kognicije je da opiše ove interakcije u terminima kako je informacija prenešena kroz različite medije. Transformacije koje informacija trpi s obzirom na medij, odnose se na promene reprezentacionog stanja. Ovaj način opisivanja i analiziranja kognitivnih aktivnosti razlikuje se od drugih jer se fokusira, ne na ono što se dešava unutar uma osobe, nego na ono što se dešava u sistemu odnosa osoba i artefakata (između osobe i artefakta). Model, osmišljen tako da može da se uklopi u šire savremeno viđenje analize interakcije korisnika i kompjuterskih sistema, zasnovan je na aktivacionoj teoriji Vigotskog (1978)1. Ovaj pristup posmatra praktične ljudske aktivnosti kao složene i ukorenjene u kolektivnim praksama (od strane velikog broja raznovrsnih korisnika), te se ne bavi samo individualnim veštinama, znanjima, sudovima, i nije ograničena na čoveka kao pojedinca. Dihotomija kognicije i akcije se prevazilazi uspostavljanjem jedinstva svesnosti i aktivnosti kao osnovne karakteristike ljudske kognicije koja ne može biti odvojena od spoljašnjeg delovanja u kom se pojedinac angažuje (ne postoji podela između mentalnih i spoljašnjih reprezentacija). Tako i motivacioni faktori akcije predstavljaju nivo analize koji aktivaciona teorija posmatra kroz sam pojam aktivacije (Caroll, 2003). U okviru modela se ističu dva ključna podmodela: jedan koji izdvaja ono što konstituiše aktivnost i drugi, koji modeluje medijacionu ulogu artefakata (Sharp, Rogers, Preece, 2007). 1 Prema Sharp, Rogers i Preece, 2007. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 19 S obzirom da se u analizi uzima u obzir istorijski kontekst korišćenja nekog artefakta, ona posmatra kako se primena računara menja i razvija tokom vremena. Da bi se u potpunosti razumela upotreba artefakta – računara, ona se povezuje sa aktivnostima u kojima je korišćen i načina na koji su one međusobno povezane. Stoga se govori o mreži aktivnosti i tome da je ona različita ukoliko se računar, na primer, koristi u svrhe učenja, ili u profesionalne svrhe (zbog toga što je drugačiji cilj, drugačije je iskustvo ili kvalifikacije korisnika, kao i fokus pažnje). U pitanju je hijerarhijska analiza ljudske aktivnosti koja se može analizirati na tri nivoa: (1) nivou operacija (rutinska ponašanja koja zahtevaju nizak stepen svesne pažnje), (2) nivou akcija koje se sprovode kroz niz operacija izazvanih uslovima i strukturom akcije (ponašanja koja se karakterišu svesnim planiranjem i ciljevima koji odražavaju objektivne rezultate akcije) i nivou aktivnosti (usmerenih na zadovoljavanje potreba motivisanih subjektovom refleksijom i očekivanima). Ova tri nivoa čine fleksibilnu hijerarhiju u okviru koje se aktivnosti mogu odvijati na svim nivoima paralelno u isto vreme. Nivoi nisu strogo definisani, tako da akcija može postati operacija automatizacijom/internalizacijom, a operacija može postati akcija konceptualizacijom u situaciji krize. Izdvojeno motivisana aktivnost u jednom kontekstu, može postati operacija u drugom. Ta činjenica teoriju čini dinamičnom (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Engestrom (Engeström, Escalante, 1996; Engeström, 1987) je proširio fokus teorije sa trougla pojedinačnih aktivnosti (subjekat, aktivnost, objekat), da bi uključio supraindividualne koncepte: alate, pravila, zajednice, podelu rada. Ova proširena verzija dozvoljava da se uzmu u obzir i mreže međusobno povezanih aktivnosti formirajući aktivacioni sistem. Zbog toga što je za aktivacionu teoriju jedinica analize svrsishodna aktivnost, mora se proučavati šta se dešava kada se korisnici fokusiraju na posao dok koriste kompjuterske artefakte. Imajući u vidu hijerarhijsku strukturu aktivnosti, situacija ima tendenciju da bude rutinska kada je objekat korisničke (svesne) akcije isti kao i predmet rada, dok su nesvesne operacije korisnika usmerene na menjanje artifakta. Aktivaciona teorija omogućava da se centar pažnje usmeri na tehnička rešenja koja prevazilaze granice između pojedinih aktivnosti ili da podržava nekoliko koegzistirajućih aktivnosti simultano. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 20 Konačno, Rasmusenov prediktivni model radnog ponašanja (Rassmusen, 2000), podrazumeva dizajn centriran na korisnika koji ograničenja i afordanse radnog mesta čini vidljivim. Stoga je fokus na stvaranju korisničkih interfejsa koji podržavaju različite efektivne radne strategije indukujući (provocirajući) efektivne mentalne modele tokom prilagođavanja korisnika na rad u okviru date oblasti delatnosti. 1.4. Upotrebljivost kompjuterskih sistema Ergonomski pristup sistemima se odnosi i na ispitivanje upotrebljivosti. Ono se smatra jednim od najvažnijih i najrasprostranjenijih metoda procene sistema (Lewis, 2006) najčešće putem simuliranja interakcije korisnika sa proizvodom pod kontrolisanim uslovima. Testiranje upotrebljivosti podrazumeva merenje performansi tipičnih korisnika pri rešavanju tipskih zadataka, tokom ili nakon korišćenja sistema, i to beleženjem broja i vrsti grešaka koje oni naprave, kao i vremena potrebnog za izvršavanje zadataka, često uz upitnike korisničkog zadovoljstva (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Upotrebljivost se ne ispituje van konteksta, već je uvek zavisna od dve grupe činilaca: sredinskih i korisničkih (ljudskog faktora). Trije (Truillet, 2007) daje tzv. taksonomiju kontekstualnih karakteristika u kojima definiše (I) ljudski faktor, na osnovu: (1) karakteristika korisnika, (2) zadatka koji on obavlja i (3) socijalnog okruženja i (II) fizičko okruženje, na osnovu: (4) lokacije, (5) uslova rada i (6) infrastrukture. U analizi upotrebljivosti sistema se pored konkretnih poslovnih ciljeva uzimaju u obzir i personalne dimenzije korisnika, odnosno njihove mogućnosti i ograničenja, te je upotrebljivost sistema viđena kao sposobnost u funkciji korisnika. Sistemi treba da su funkcionalni, odnosno da omogućavaju postizanje određenih zadataka u okviru konkretno definisanog opsega scenarija i konteksta korišćenja. Kada su u pitanju sistemi poslovne informatike, onda se ističe potreba za potpunim korišćenjem mogućnosti sistema, brzinom obavljanja posla, lakoćom učenja, pravilnom upotrebom, izbegavanjem grešaka, zadovoljstvom pri korišćenju uz očuvanje zdravlja. Stoga ove studije upotrebljivosti često podsećaju na ergonomsku analizu radnog prostora (Kovačević, Čizmić, Vujošević, 2010). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 21 Upotrebljivost sistema je prema Međunarodnoj organizaciji za standarde (International Standardisation Organisation) definisana kao “efektivnost, efikasnost i zadovoljstvo sa kojim konkretni korisnici mogu postići konkretne ciljeve u određenom okruženju” (ISO, 1998). Dok efektivnost i efikasnost predstavljaju mere postignuća (učinka), zadovoljstvo je subjektivna mera koja se posmatra kao stav prema proizvodu. Studije upotrebljivosti predstavljaju metodološki okvir za analizu interaktivnih sistema sa ciljem da se proceni i poboljša kvalitet sistema najčešće sa aspekta: (1) efektivnosti, (2) efikasnosti, (3) svrsishodnosti, (4) lakoće učenja, (5) lakoće pamćenja, (6) sigurnosti i (7) prijatnosti upotrebe iz perspektive korisnika (Nielsen, 1994). Svrsishodnost je stepen u kom sistem obezbeđuje pravu vrstu funkcionalnosti tako da korisnici mogu obaviti ono što žele koristeći ga. Lakoća učenja govori o vremenu potrebnom da se korisnik obuči u korišćenju sistema, odnosno da nauči da ga upotrebljava, za razliku od lakoće pamćenja koja govori o tome koliko je lako zapamtiti kako se sistem upotrebljava, kada je već jednom to naučeno. Kriterijum sigurnosti govori u kojoj meri je sistem bezbedan za upotrebu, odnosno u kojoj meri je korisnik zaštićen od opasnosti i/ili neželjenih situacija. 1.4.1. Efikasnost kompjuterskih sistema Efikasnost jeste količina resursa koju je korisnik upotrebio ne bi li postigao cilj. Ona se može odnositi i na finansijske, ali i na ljudske resurse. Meri se, na primer, devijacijom od optimalnog korisničkog ponašanja (vreme rešavanja zadatka, broj akcija koje su korisnici upotrebili da bi izvršili zadatak). Stoga se može govoriti i o specifičnoj vrsti greške u koracima. Efekti rada se mogu meriti brzinom rada, ali ona ne zavisi samo od zadatka, već i od okruženja u kom se rad obavlja (bilo virtuelnog, bilo realnog), i od karakteristika onoga ko taj rad obavlja. Tako je, na primer, u jednom istraživanju dobijena negativna veza između potrebnog vremena da se obavi zadatak prilikom korišćenja aplikacije i starosti ispitanika (Lewis, Langton, Clarkson, 2008). Interesantan parametar koji se uzima u obzir u istraživanjima performansi rada u hipertekstualnom okruženju je i fenomen dezorijentacije (Salmerón, Cañas, TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 22 Fajardo, 2005; Boechler, 2001). Smatra se da su pojava dezorijentacije, kao i preveliko opterećenje kognitivnih kapaciteta, dve potencijalno slabe tačke sistema zasnovanih na hipertekstualnom modelu (Conklin, 1987). Preopterećenje kognitivnih kapaciteta može biti pokazatelj neadekvatne upotrebe resursa. 1.4.2. Efektivnost kompjuterskog sistema Efektivnost se odnosi na stepen u kom je cilj zadatka uspešno postignut i operacionalizuje se preko procenata korisnika koji su bili sposobni da završe dati zadatak. Mere efektivnosti se fokusiraju na tačnost pretrage, broj grešaka, učestalost devijacija od „optimalne“ putanje pretrage, kao i na prisećanje i razumevanje strukture dokumenta od strane korisnika i njihovo subjektivno iskustvo. Čizmić napominje da su tačnost, pouzdanost i vreme ciklusa regulacije tri ključna pokazatelja efikasnosti u inženjerskoj psihologiji, pri čemu se pod tačnošću sistema podrazumeva: „pravilno i precizno obavljanje radnih zadataka i funkcija“ (Čizmić, 2006, 99), koje pod zadatim uslovima i u željenom vremenskom intervalu definiše njegovu pouzdanost. Kada je u pitanju rad na računaru, pouzdanost može biti narušena i od strane korisnika – ljudskog faktora, i od strane nefunkcionalnosti neke komponente sistema, ali je najčešće problem u specifičnoj interakciji između korisnika i načina na koji su podaci strukturisani i odnosi konceptualizovani u kompjuterskom sistemu i kako je to predstavljeno na interfejsu kao komunikacionoj platformi. Greška se definiše kao: „događaj, akcija, dejstvo koji dovode do narušavanja funkcionisanja sistema i odstupanja od predviđenog programa“ (Štajnberger, Čizmić, 1991), ona predstavlja pretpostavljeni uzrok nepostizanja željenog cilja. Sa stanovišta korisnika, greška predstavlja devijaciju u odnosu na željeni cilj koja se može odnositi na percepciju informacija, radnog konteksta, odstupanje od normalne aktivnosti, neuvremenjenost aktivnosti, lošu procenu rizika, pogrešno uverenje da je način rada pravi i obavljanja radnog procesa. Subjektivni doživljaj pogrešnog ishoda aktivnosti, u zavisnosti od samopouzdanja korisnika, oblikuje TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 23 poverenje u program, odnosno procenu njegove pouzdanosti, na taj način što se teže „praštaju“ greške sistema, nego lične (Vries, Midden, Bouwhuis, 2003). 1.4.3. Zadovoljstvo kompjuterskim sistemom Dugo je postojao trend da se prilikom procene upotrebljivosti sistema naglašavaju komponente performansi, dok je subjektivna mera zadovoljstva ignorisana. Smatralo se da je prioritet razmena informacija sa sistemom, a ne prijatnost iskustva (Norman, 2004). Zbog toga postoji i veliki broj ergonomskih principa koji naglašavaju upotrebljivost sistema, dok su izgled i atraktivnost sistema zanemarivani i svođeni na ergonomske kriterijume “jasnoće”, “čitljivosti”, koji bi indirektno mogli biti svrstani u estetske aspekte. Međutim, potreba za sistematskim bavljenjem zadovoljstvom korisnika inspirisana je i potrebom da se korisnici zabave (Shneiderman, 2004) i da im se pruži izvestan stepen uživanja. Šarp i saradnici (Sharp, Rogers, Preece, 2007) su sumirali ove druge aspekte dizajna u termin iskustveni ciljevi i odvojili ih od ciljeva upotrebljivosti kao što su efikasnost, efektivnost i učenje. Kako su studije pokazale da čak i opažena upotrebljivost, koja je zavisna od izgleda interfejsa (estetske procene), ima uticaja pre svega na uopšte prihvatanje sistema za korišćenje, pa i na procenu realne upotrebljivosti (Tractinsky, 1997; Kurosu, Kashimura, 1995), sve više je istraživanja koja se bave ovim aspektom (Lindgaard, Whitfield, 2004; Liu, 2003; Sutcliffe, 2002; Thomas, Marcredie, 2002; Karvonen, 2000). Ako se prihvati definicija zadovoljstva kao udobnosti koju korisnik oseća dok upotrebljava proizvod kao sredstvo za postizanje cilja (ISO, 1998), onda ono podrazumeva, pre svega, izbegavanje negativnih osećanja. Stoga, prema ovoj definiciji, nedostatak fizičkih i mentalnih neugodnosti, može biti dovoljno da se proizvod identifikuje kao zadovoljavajući. Prema Džordanu (Jordan, 1998), to govori da upotrebljivost ima ograničen pogled na zadovoljstvo i on nudi definiciju uživanja u proizvodu kao „emocionalne, hedonističke i praktične koristi od upotrebe proizvoda“ (Jordan, 1998, 26). On, slično kao i mnogi autori pre njega, razlikuje četiri kategorije uživanja: fiziološko, psihološko, ideološko i socijalno. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 24 Tako, zadovoljstvo nije samo telesno (neposredni senzorni odgovor), već uključuje i složenije kognitivne procese i to postavlja pitanje prirode samog zadovoljstva. Smatra se da pristup zasnovan na zadovoljstvu uzima u obzir ljudsko biće kao celovito, sa svim svojim psihološkim i fiziološkim karakteristikama (Jordan, 1998). Demir (Demir, 2005) kategoriše dimenzije kognitivnih aspekata zadovoljstva na: očekivanje, atribuciju i jedinstvo. Korisnik ima očekivanja pre nego upotrebi proizvod, onda ga posmatra i zadovoljstvo/nezadovoljstvo se formira kao rezultat poređenja između opaženih kvaliteta i prethodnih očekivanja od proizvoda. 2. Aspekti sistema u interakciji čovek‐računar 2.1. Kompjuterski interfejs kao medijum komunikacije Kompjuterski sistem predstavlja kombinaciju hardverskih i softverskih komponenti, koje služe da primaju i prenose informacije u svrhe podrške korisniku pri obavljanju konkretnih zadataka (Stone, i dr, 2005) i kao takav jeste jedna od komponenti sistema interakcije čoveka i tehnologije. Ova komunikacija odvija se preko kompjuterskog interfejsa koji predstavlja: „deo kompjuterskog sistema sa kojim korisnik direktno komunicira kada obavlja zadatke i postiže željene ciljeve“ (Stone, i dr, 2005, 4). On se doživljava kao medijum interakcije, a često je i jedina komponenta sistema koje je korisnik u potpunosti svestan. Nardi i Zarmer (Nardi, Zarmer, 1990) postavljaju pitanje da li je korisnički interfejs pasivan ili aktivan prilikom rešavanja problema. Oni smatraju da je implicitna posledica shvatanja da se na korisničkom interfejsu očituju unutrašnje reprezentacije koje ima korisnik, viđenje interfejsa kao pasivnog sintaksičkog mehanizma čija je svrha prenošenje korisničkih komandi procesoru. Korisnik je samo aktivan, a interfejs je viđen kao inertna membrana kroz koju se propuštaju informacije i on ne učestvuje aktivno u rešavanju problema (a procesor i korisnik to čine). Međutim, viđenje interfejsa kao mehanizma „prenošenja misli“ podrazumeva potpuno zanemarivanje postojanja procesa interakcije između korisnika i interfejsa, i činjenice da interfejs može stimulisati i inicirati kognitivnu aktivnost. Naime, kao i drugi kognitivni artefakti, korisnički interfejs može potpomoći organizovanje i usmeravanje mišljenja i ne predstavlja samo pasivan TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 25 prijemnik informacija sa unutrašnjeg modela (u mozgu), već igra aktivnu ulogu u procesu rešavanja problema (Norman, 1991). Postoje različiti tipovi interfejsa čije karakteristike utiču i na sam proces interakcije. Najčešće se govori o tome da izgled interfejsa može biti definisan preko različitog stila predstavljanja podataka u obliku tradicionalnih menija i u obliku tzv. interaktivnih metafora (Sutcliffe, de Angeli, 2005). Takođe, u nekim istraživanjima (Rau, Choong, Salvendy, 2004) tipovi interfejsa su definisani kombinacijom načina prezentovanja sistema i strukturom klasifikacije informacija, te se ispituju preferencije četiri tipa interfejs dizajna sa: (1) apstraktnom reprezentacijom (opis hijerarhijske organizacije informacija) i funkcionalnom strukturom (informacije klasifikovane s obzirom na zajednički imenilac prema funkciji), (2) apstraktnom reprezentacijom i tematski datom strukturom (informacije povezane na osnovu međurelacija, na osnovu međusobnih odnosa), (3) konkrektnom reprezentacijom (opis organizacije informacija dat metaforično, preko analogije) i funkcionalnom strukturom i (4) konkrektnom reprezentacijom i tematskom strukturom. Šarp, Rodžers i Pris (Sharp, Rogers, Preece, 2007) govore o komunikaciji putem komandnih interfejsa (tastature), WIMP/GUI interfejsa (windows, icons, menus, pointer/graphical user interface), mrežnih, govornih, interfejsa zasnovanih na olovčicama, gestovima, dodirom prsta, interfejsi različitih aparata, mobilni interfejsi, multimodalni, zajednički (osmišljeni za više od jednog korisnika). Autori pominju i najsavremenije interfejse koji predstavljaju produžetak stvarnosti, tzv. proširenu stvarnost kada su virtuelne reprezentacije nadgrađene na fizičke naprave i objekte i integrisane u stvarnost, kao i interfejse „za poneti“ i robotičke interfejse. Još jedna podela tipova interfejsa, razvijena u istraživačke svrhe, kategoriše interfejse s obzirom na tehnologiju koja joj stoji u osnovi, i to na: desktop, polu‐ mrežne (mešovite) i mrežne interfejse (Vujošević, Kovačević, 2007). Ova podela podrazumeva i izvesne razlike u vizuelnom identitetu interfejsa koje su ključne sa strane korisničke procene njihove estetike i upotrebljivosti. U osnovi desktop interfejsa najčešće se nalazi hijerarhijska struktura podataka koja podrazumeva, u pojavnom smislu, koncept menija preko kojih se informacije pretražuju na osnovu TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 26 kretanja po različitim nivoima hijerarhije. U osnovi mrežnog interfejsa struktura podataka je najčešće data mrežno, odnosno hipertekstualno (informacije su date u linkovima povezanim putem čvorišta), što omogućava i bočno pretraživanje informacija, preko linkova. Koncept interfejsa, bilo da je dat u tekstualnom ili grafičkom obliku, zapravo omogućava pristup jednom simboličkom svetu (Janlert, 2007), a iskustvo upotrebljivosti i dopadljivosti određenog sistema najpre polazi od iskustva sa njegovim interfejsom. Sve naknadne interakcije se posmatraju u kontekstu tog prvog iskustva i podložne su halo efektu. Stoga su principi na kojima je zasnovan izgled interfejsa od značaja. 2.2. Ergonomske karakteristike kompjuterskog interfejsa Zajedno sa drugim atributima (cena, funkcionalnost, dopadljivost), upotrebljivost sistema, određuje da li će ljudi prihvatiti i koristiti sistem (Nielsen, 1994). Iz toga sledi da poznavanje kognitivnih i perceptualnih kapaciteta ljudi i njihovih ograničenja daju dobru osnovu za formulisanje i smernica upotrebljivih sistema (Shneiderman, 1992). Koncepcija usmerenosti na korisnika omogućava da se objasne razlike u pogledu logike koju ima dizajner i one koju ima korisnik (Norman, 1986). Jedno od najčešće korišćenih uputstava za osmišljavanje adekvatnog kontakta sa sistemom su Šnajdermanovih osam zlatnih pravila dizajniranja korisničkih interfejsa (Shneiderman, 1992; Shneiderman, Plaisant, 2004): (1) težnja ka konzistentnosti, (2) omogućavanje univerzalne upotrebljivosti, (3) omogućavanje korišćenja prečica, (4) davanje učestalih informativnih povratnih odgovora, (5) osmišljavanje takvih dijaloga da olakšavaju donošenje odluke, (6) postojanje sistema zaštite od pogrešnih akcija (dozvoljeno lako poništavanje pogrešnih akcija na sistemu i vraćanje na prethodne akcije), (7) obezbeđivanje potpore unutrašnjem lokusu kontrole, (8) redukovanje opterećenja kratkoročne memorije. Slično, Šarp, Rodžers i Pris (Sharp, Rogers, Preece, 2007) navode sledeće karakteristike interfejsa koje utiču na doživljaj funkcionalnosti sistema: (1) vidljivost (koja se odnosi na činjenicu da će za one funkcije koje su najuočljivije TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 27 postojati najveća verovatnoća da će korisnik znati šta sa njima treba da radi, za razliku od onih koje su van vidokruga), (2) postojanje povratne informacije (obaveštavanje korisnika o ishodu i omogućavanje naredne aktivnosti), (3) ograničenja (nekih vrsta akcija koje nisu svrsishodne u datom momentu, na tom stupnju interakcije, (4) konzistentnost i (5) postojanje tzv. afordansi, realnih i opaženih (atributi objekata koji omogućavaju prepoznavanje za šta oni služe). Princip konzistentnosti je naročito istaknut, jer se smatra da sličnost operacija i komandi za postizanje srodnih zadataka olakšava učenje i pamćenje, smanjuje broj grešaka (Ozok, Salvendy, 2000) i vreme potrebno za obavljanje zadataka, uz povećano zadovoljstvo. Međutim, u pitanju je složeni zahtev jer postoje najmanje tri tipa konzistentnosti, koja se međusobno veoma razlikuju, te se nekad dešava da su u koliziji (Grudin, 1992). Naročit problem je kada konzistentost interfejsa otežava izvršavanje zadataka i postizanje korisničkih ciljeva. Tada upravo nekonzistentnost može biti jedan vid konzistentnosti, usklađenosti sa korisničkim potrebama. Grudin (Grudin, 1992) pod konzistentnošću podrazumeva usklađenost sa zadatkom (interna) ili između više zadataka (eksterna). Većina ovih kriterijuma jesu i opšti ergonomski kriterijumi koji se sa aspekta ljudskog faktora mogu svesti na zahtev da se optimizuje kognitivno opterećenje korisnika i omogući fleksibilnost u domenu individualnih razlika u iskustvu. Takođe, sve češće se u kontekstu upotrebljivosti razmatraju pitanja estetike interfejsa uz pokušaje identifikovanja karakteristika stimulusa (kao što su oblik, boja, složenost, red, ritam i prototipičnost) koje utiču na njihovu dopadljivost (Liu, 2003). Smatra se da je percepcija estetskih aspekata sistema odlučujući faktor prilikom izazivanja odgovarajućih emocija koje utiču na nivo zadovoljstva korisnika, što neka istraživanja i dokazuju. Naime, pozitivna procena interakcije sa kompjuterskim sistemom se može pripisati afektivnom kvalitetu interfejsa, smatraju neki autori (Chorianopoulos, Spinellis, 2006), a prema Zangu i Liju (Zhang, Li, 2005), oni artefakti koji pobuđuju pozitivno afektivno stanje funkcionišu bolje, lakši su za učenje i češće se upotrebljavaju i biraju pri kupovini. Estetski pozitivno procenjeni korisnički interfejsi indukuju uživanje i poverenje TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 28 korisnika, povećavaju pobuđenost i održavaju interesovanje i efektivnost (van der Heijden, 2003). Karvonen (Karvonen, 2000) smatra da je ova veza između objektivne upotrebljivosti i estetike uspostavljena preko karakteristike jednostavnosti. Norman (Norman, 2004) opisuje tri glavna aspekta koja treba da se uzmu u obzir prilikom procene sistema: (1) visceralni dizajn (koji je direktna crta estetizma, osećanje zadovoljstva zasnovano na izgledu objekta), (2) bihejvioralni dizajn (koji se odnosi na upotrebljivost proizvoda i lakoću upotrebe), (3) refleksivni dizajn (koji zavisi od intelektualne procene objekta, njegove racionalizacije, šta on može da opiše vezano za taj objekat). Prilikom dizajniranja sistema treba prvo utvrditi za koji nivo obrade je sistem namenjen, što podrazumeva izazivanje odgovarajućeg psihološkog ili emocionalnog odgovora za određeni kontekst. Autori nekad, naglašavajući principe kojima se ispituju estetske dimenzije (Djajadiningrat, Overbeeke, Wensween, 2000), ističu da ne treba tražiti afordanse neko namere, ne lepotu na nivou izgleda nego na nivou interakcije. Cilj treba da bude, ne lakoća korišćenja, već uživanje u iskustvu, jer korisnici mogu izabrati da koriste određene proizvode bez obzira što nisu jednostavni i laki za korišćenje, zbog toga što su izazovni, puni iznenađenja, rezultiraju prijatnim iskustvom. Zapravo, smatra se da je u pitanju “estetika interakcije” koja motiviše korisnike na nivou prijatnih iskustava. Odgovor na estetiku sistema nije samo pod uticajem faktora dizajna već može biti modifikovan i karakteristikama osobe kao što su starost, karakteristike ličnosti, kulturalno poreklo ili rod (Crilly, Moultrie, Clarkson, 2004). Zbog toga je važno da konstruktori sistema procene opseg mogućih afektivnih stanja koje bi korisnici mogli da iskuse tokom interakcije sa sistemom i da razumeju efekte tih stanja na korisnike i obavljanje zadatka. Postoje i situacije u kojima su korisnički afekti ključni za uspešno postizanje zadatka, ili pak izbegavanje fatalnih grešaka, a nekad je za optimalni rad, paradoksalno, potreban i izvestan nivo stresa, preciznije, pobuđenosti. Uzimanje u obzir emocija u ciklus razvoja kompjuterskih interfejsa motivisana je hipotezom da postoji složeni međuodnos između kognicije i emocija TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 29 (Mandler, 1984). S obzirom da korisnici u stanju relaksiranosti i zadovoljstva, u prijatnom raspoloženju, pristupaju interakciji sa kompjuterskim sistemom na kreativniji i fleksibilniji način, od onih koji to čine u stanju anksioznosti, oni lakše i izlaze na kraj sa mogućim problemima. 2.3. Modeli podataka Bez obzira na svrhu korišćenja kompjuterskih sistema, interfejs jeste površina sa kojom se korisnik najpre susreće. Međutim, izgled interfejsa neretko je determinisan logikom koja stoji u osnovi sadržaja određenog sistema. To je naročito izraženo kada su u pitanju baze podataka koje postoje u okviru sistema poslovne informatike. Način na koji su podaci predstavljeni, međusobno povezani, te dostupni za korišćenje, odslikava predstavu koju konstruktor baze podataka ima o samim podacima (sadržaju sistema) i o budućim korisnicima (njihovim karakteristikama i ciljevima). Da bi informacioni sistem (aplikacija), bio upotrebljiv, on treba da pomogne da se donesu odluke i postignu željeni ciljevi, te je neophodno da bude takav da omogućava uvid u stanje realnog sistema. Stoga Lazarević i saradnici (Lazarević, i dr., 2008) smatraju da osnovu svakog informacionog sistema čini dobro projektovana baza podataka, koja na pravi način odražava stabilne, osnovne karakteristike sistema, objekte u tim sistemima, njihove atribute i međusobne veze. Da bi informacioni sistem predstavljao realni sistem u kome deluje, potrebno je naći odgovarajući model koji na pravi način reflektuje taj realni sistem. Tako se postupak projektovanja informacionih sistema svodi na neku vrstu modelovanja realnog sistema, odnosno specifikacije, projektovanja i implementacije neke konkretne baze podataka putem specifičnog teorijskog okvira – modela podataka. Praktično, svaka baza podataka je zasnovana na nekom modelu podataka. Postoji ideja da je ovaj strukturni aspekt interfejsa značajnija determinanta upotrebljivosti sistema od samih vizuelnih odlika, naročito kada su složeni sistemi u pitanju. Naime, kompjuterski generisana vizuelizacija složenih podataka se karakteriše interaktivnošću i dinamičnošću, gde cilj vizuelizacije treba da bude povećano razumevanje, odnosno omogućavanje lakšeg uvida u obrasce, trendove, anomalije u podacima datim putem vizuelnog medija. Na taj način se postiže TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 30 olakšano zaključivanje i odlučivanje korisnika, a na osnovu konkretnih podataka koji su pohranjeni u bazi. Teorijski gledano, u okviru poslovnih informacionih sistema podaci koji se koriste pri izvršavanju zadataka korišćenjem kompjutera, predstavljeni su na tri nivoa: fizičkom, konceptualnom i logičkom, koji uspostavlja vezu između ova dva (Norman, Chin, 1988). Funkcija ove arhitekture je u tome da pojedini nivoi omoguće nezavisnost logičke od fizičke strukture baze podataka, kao i da aplikacioni programi budu nezavisni i od fizičke i od celokupne logičke strukture baze (Lazarević, sar., 2008). Na fizičkom – internom nivou, definiše se način na koji su podaci fizički organizovani u spoljnim memorijama, tu su dati detalji predstavljenih informacija na hardverskom nivou. Konceptualni nivo (prezentacijski nivo), dat je u obliku šeme baze podataka i treba da omogući upravljanje podacima kao zajedničkim resursom u celom sistemu, a preko definisanja opšte logičke strukture baze podataka, svih podataka u sistemu i njihovih logičkih odnosa (veza). Programer razvija svoju aplikaciju nad logičkom strukturom koja predstavlja njegov pogled na celokupnu bazu podataka. Na kraju imamo eksterni korisnički nivo (podšema), na kome se definiše logička struktura podataka pogodna za specifične zahteve, odnosno programe (Lazarević, sar., 2008). Troslojna arhitektura računara razlikuje tri nivoa interakcije (Aitken, Melham, 2000): (1) konkretni interakcioni nivo na kom se nalaze akcije na uređajima za ulaz informacija i perceptualne karakteristike objekata na displeju (na primer pisanje slova ili pritisak na tipku je konkretna interakcija), (2) apstraktni interaktivni nivo, sa zajedničkim objektima i operacijama u terminima u kojima je informacija komunicirana od korisnika ka sistemu (vizuelni objekti i operacije koje se vrše nad njima, ali sa apstrahovanim detaljima njihove fizičke forme, npr. dijagrami, strukturisani tekst, liste), i (3) logički interaktivni nivo, gde su opisi dati isključivo kao logički elaborirani koncepti (nivo matematičke logike). Na nivou logičkog sloja interakcije nalaze se podaci reprezentovani različitim modelima koji bi trebalo da budu tako predstavljeni u reprezentacijskom sloju da korisniku omoguće njihovo razumevanje i upotrebljivost. Model podataka je „proizvod procesa projektovanja (baze podataka) koji ima za cilj da identifikuje i TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 31 da logički i fizički organizuje potrebne podatke“ (Ullman, 1989, 232). On definiše koje će se informacije naći u bazi, kako će one biti korišćene i na koji način će elementi (objekti) u bazi podataka biti povezani među sobom. Model podataka obezbeđuje da informacioni sistem predstavlja realni sistem na pravi način, on je „teorijski okvir pomoću kog se specifikuje, projektuje i implementira neka konkretna baza podataka“ (Lazarević, 2008, 25), i predstavlja intelektualne alate pomoću kojih se opisuje (modeluje) sistem kao skup objekata, njihovih atributa i međusobnih veza. Sama baza podataka predstavlja „dobro struktuiranu kolekciju podataka koja postoji relativno dugo i koju koristi i održava više korisnika, odnosno programa (aplikacija)“ (Lazarević, i dr., 2008, 1). U pitanju je složeni skup međusobno povezanih podataka koji je dat u vidu različitih vrsta tabela (Teorey, Lightstone, Nadeau, 2006), kojima se ovde pristupa sa aspekta specifične teorije projektovanja konkretne baze podataka ili informacionog sistema uopšte – modelom podataka. 2.3.1. Dimenzioni i transakcioni modeli podataka U istraživanju Vujoševića i saradnika (Vujošević, i dr., 2012), jasno su definisana dva tipa modela podataka u projektovanju poslovnih informacionih sistema: dimenzioni i transakcioni (operativni). Iako se dimenzioni model podataka nekad posmatra samo kao nadogradnja operativnom, jer može biti u izvesnoj meri zavisan od njega, oni se najčešće posmatraju kao dve dijametralno suprotne koncepcije zahvaljujući funkcionalnim razlikama koje postoje između njih (Kimball, i dr., 2008). Istraživanja poređenja performansi sistema podržanih ovim modelima pokazuju razlike u pogledu njihove upotrebljivosti i posredno definišu suštinske razlike modela (Corral, Schuff, St. Louis, 2006; Kimball, Ros, 2002). Podaci modelovani za potrebe takozvanih transakcionih sistema, (Slika br. 1a) imaju strukturu u kojoj je svaki hijerarhijski nivo predstavljen posebnim objektom (npr. odgovara jednoj tabeli) i kao takav zahteva izvesnu transformaciju da bi bio upotrebljiv na konceptualnom nivou, odnosno preko interfejsa. Ta transformacija može biti više ili manje zahtevna, ali u svakom slučaju nije intuitivna za nestručnog korisnika, zbog toga što podrazumeva složenu mrežnu TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 32 strukturu odnosa. Ova činjenica se često smatra nedostatkom transakcionih modela kada se oni koriste u sistemima poslovne inteligencije. Transakcioni model podataka je zapravo normalizovan jer su osnovne dimenzije date u normalnoj formi i nazivaju se pravim, odnosno opisnim dimenzijama. To praktično znači da bi neke atribute bilo moguće izdvojiti u zasebne objekte, mada se to ne čini. Podaci u normalizovanim tabelama predstavljaju čist oblik podataka sa minimalnom redundantnošću, što je naizgled prednost. Međutim, snalaženje korisnika, koji nisu nužno informatičari, može biti otežano jer je potrebno protumačiti složene šeme i kreirati složenije upite ukoliko se traže konkretne informacije. Takođe, s obzirom da u transakcionom modelu postoji veći broj tabela sa manjim kolonama, sumiranje numeričkih vrednosti i preseka tabela može biti teže (nego da je suprotno: manji broj tabela sa više kolona). S druge strane, dimenzioni model podataka (Slika br. 1b) podrazumeva da su veze između objekata i svi hijerarhijski odnosi dati u okviru jednog objekta. Ovako predstavljeni podaci su lako čitljivi bez potrebe za njihovom transformacijom na reprezentacijskom nivou, što ovom modelu omogućava da bude koristan konceptualni model. Zapravo, zahvaljujući svojstvu dimenziono modelovanih podataka da se mogu bez remodelovanja (transformisanja) koristiti u korisničkom interfejsu, oni logički pripadaju i sloju interfejsa informacionog sistema (Vujošević, i dr, 2012). Ovaj model se najčešće prikazuje apstraktno kao kocka čije dimenzije predstavljaju dimenzije aktivnosti koja se modeluje, a podatak koji se nalazi na preseku tih dimenzija je podatak koji se traži (Kimball, i dr., 2008). On se sastoji iz tabela činjenica (fakata) i dimenzionih tabela. Tabele činjenica imaju tzv. složeni ključ, koji se sastoji od više atributa (od svih primarnih ključeva dimenzionih tabela). Zbog takve strukture u bazi nema složenih odnosa, a tabela činjenica je najobimnija tabela u skladištu. Dimenzione tabele, s druge strane, čuvaju podatke vezane za svaku pojedinu dimenziju koje činjenicama daju konktekst. Ovakav model je predstavljen dijagramima koji prikazuju nenormalizovan relacioni model podataka, što podrazumeva da svaki dijagram ima tzv. zvezdastu shemu sa jednom ili više mernih dimenzija u sredini i osnovnim dimenzijama sa TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 33 strane, a koje nisu u vezi jedne sa drugima. Jednoj instanci osnovne dimenzije može odgovarati n instanci mernih, dok jednoj instanci merne odgovara samo jedna instanca osnovne dimenzije. To praktično znači da je složenost strukture podataka ublažena konceptom standardnih i nezavisnih dimenzija, za razliku od transakcionog modela, gde je pri većini upita koji podrazumevaju integraciju podataka, neophodno ukrstiti veći broj tabela (Ballard, i dr., 2006). Međutim, to ima za posledicu da su podaci u dimenzionom modelu redundantni. Ipak, ova redundantnost ne remeti jednostavnost upotrebe modela. Dimenziono modelovani podaci imaju tu osobinu da se, za razliku od mnogih drugačije modelovanih podataka, mogu prikazati krajnjem korisniku u obliku u kome se nalaze u bazi podataka. Oni se doživljavaju jednostavnim za korišćenje, a ovako predstavljeni podaci imaju visok nivo upotrebljivosti i mogu se koristiti u interfejsu sistema za podršku odlučivanju bez transformacije. Tako se smisao dimenzionog pristupa vidi u pojednostavljivanju i bržem korišćenju upita (Imhoff, i dr., 2003). Međutim, ove tvrdnje se više oslanjaju na implicitne pretpostavke i retko su sistematski proveravane (Vujošević, 2012). Jedan broj autora ne preporučuje dimenziono modelovanje sve dok je moguće koristiti normalizovani (transakcioni) model (Haughey, 2004; Inmon, 2002). Inmon (Inmon, 2002) nedostatak dimenzionog modelovanja prilikom razvoja skladišta podataka vidi u tome što formirajući tabele, agregirajući podatke na određeni način, te kreirajući redundantnost, konstruktor modela pojednostavljuje i restruktuira podatke za potrebe pristupa i analize, a to je ono što bi trebalo korisnik sam da radi. Na ovaj način, podaci postaju optimalni samo za jedan broj korisnika. Slika br. 1. Primer strukture dijagrama objekta i veze a) transakcionog i b) dimenzionog modela podataka TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 34 2.4. Tip i složenost korisničkih zadataka Informacioni sistemi su konstruisani da služe specifičnim ciljevima i kao potpora konkretnim zadacima, te i procena upotrebljivosti počiva na analizi zadatka. Zadatak koji korisnik obavlja preko interfejsa, u užem smislu, jeste: „strukturisani niz povezanih aktivnosti koje se poduzimaju u određenom sistemu i odnose se na ono što korisnik treba da obavi ne bi li postigao cilj“ (Stone, i dr., 2005, 57), za razliku od akcije koja predstavlja pojedinačnu operaciju ili samo jedan korak koji predstavlja deo zadatka. Zadatak se u širem smislu definiše kao: „scenario korišćenja, narativ u kojima je uključeno jedan ili više aktera u cilju usmerenu aktivnost sa interaktivnim kompjuterskim sistemom. On uključuje aktivacioni kontekst (na primer socijalno ili fizičko okruženje), motivaciju aktera, akcije i reakcije tokom aktivnosti (kontekst korišćenja)“ (Stone, i dr., 2005, 67). Tako se za jedinicu analize uzima aktivnost u konkretnom okruženju, uključujući i pretpostavke o korisnicima, načinu rada i mišljenja. Sam scenario je opis budućeg stanja sistema u situaciji upotrebe, opisujući korisnika koji obavlja zadatke. Konkretno, scenario je neformalni narativni opis aktivnosti ljudi ili zadataka u obliku priče koja omogućava eksploraciju i diskusiju konteksta, potreba, zahteva, a ne opisuje eksplicitno korišćenje softvera ili drugih tehnoloških pomagala da se zadatak izvrši (Carroll, 2003). Zadaci koje neko obavlja koristeći kompjuterski interfejs mogu biti različiti po pitanju broja operacija koje su neophodne da bi se zadatak dovršio, intelektualne zahtevnosti, složenosti, vrste operacija koje treba izvršiti nad podacima, kao i njihove neposredne dostupnosti. Tip i složenost korisničkih zadataka, operacionalno gledano, jesu pokazatelji kognitivne zahtevnosti interakcije korisnika i računarskih aplikacija i najčešće su korišćeni kriterijumi klasifikacije zadataka (Zhang, 2009). Postoje dva opšta tipa zadataka: (1) zatvoreni, gde postoji specifičan cilj nalaženja određene konkretne informacije, i (2) otvoreni, koji ima za cilj pretraživanje, surfovanje po dokumentu, odnosno, zadatak učenja/pretraživanja (Boechler, 2001). Korisnički zadatak zatvorenog, specifičnog tipa se još naziva i TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 35 činjenični, dok se istraživački, odnosno eksplorativni, nekad naziva i tematskim (Kim, 2000). Zadaci usmereni ka cilju – zatvoreni, i eksplorativni – otvoreni, podrazumevaju i izvestan stepen složenosti, a s obzirom na kognitivne procese koje angažuju. Zadaci potrage imaju konačan odgovor te su stoga manje kognitivno zahtevni, dok eksplorativni zadaci nemaju jedan jasan konačan odgovor te stoga zahtevaju kompleksnije kognitivne procese kao što su analiza, sinteza i evaluacija informacija. Zahvaljujući većoj zahtevnosti za kognitivnim resursima, eksplorativni zadaci su i kompleksniji (Marchionini, 2006). Zadatak pretrage može se opisati i preko strukture objekata i akcija vezanih za željene informacije i može imati tri cilja: (1) nalaženje željene informacije, (2) agregiranje (prikupljanje) podataka u svrhe formiranja nadređenog podatka i (3) pronalaženje veza između podataka koje nisu direktno date. Ova klasifikacija je veoma slična ideji o različitim nivoima granularnosti, kada se zadaci koriste (1) u svrhe postizanja sveobuhvatnih ciljeva (na primer pisanje rada), gde je traženje informacija veoma složen proces, ili (2) u svrhe ispunjenja konkretnog cilja pretrage (Allen, 1996). Bez obzira da li je pronalaženje informacija shvaćeno kao aktivnost pretraživanja, kreiranja ili razvijanja podataka (saznanja), uvek je u osnovi sposobnost selekcije relevantnih podataka iz mora irelevantnih (Zhang, 2009). Analitičke klasifikacije zadataka posmatraju tipove zadataka razlažući složen problem pretraživanja informacije na komponente. OAI model (Objects/Actions Interface Model: objekat/aktivnost model intefrejsa), podrazumeva da se zadatak može odnositi na (1) strukturu rasporeda informacionih objekata – jedinica informacije (struktura podataka), koja može biti data u obliku hijerarhije i u obliku mreže, i na (2) aktivnosti (načine) dolaženja do informacija: pretraživanjem i preko linkova. Interfejs kao komponenta se sastoji od (3) metafore podatka (informacionih objekata), odnosno načina vizuelnog predstavljanja (na osnovu analogije sa nečim poznatim) i (4) afordanse za aktivnosti, koja podrazumeva pretraživač i zumiranje (Shneiderman, 1988). Tipovi zadataka određeni su i nivoom složenosti zahteva, pri čemu autori koriste pojam složenosti zadatka da bi opisali nekad potpuno različite konstrukte. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 36 Ipak, postoji slaganje oko toga da se složenost zadatka može objektivno definisati i odrediti nezavisno od toga kako pojedina osoba rešava zadatak (Campbell, 1988). Takođe, složenost zadatka ima otežavajući efekat na postignuće (Bystrom, Hansen, 2005). Izvršavanje složenijeg zadatka zahteva korišćenje više resursa (vremenskih, mentalnih) i generisanje bolje elaboriranih mentalnih modela. Najčešće se složenost zadatka posmatra na osnovu količine informacija koje treba uzeti u obzir, broja ciljeva koje treba postići i usklađivanja ciljeva i sredinskih ograničenja (Rasmussen, Pejtersen, Schmidt, 1990). Tako, Kempbel (Campbell, 1988) definiše složenost zadatka na osnovu četiri karakteristike: (1) postojanja više potencijalnih načina (puteva) da se dođe do željenog konačnog rezultata, (2) prisustva višestrukih željenih ciljeva, (3) prisustva konfliktnih međuzavisnih načina da se dođe do divergentnih rešenja i (4) neizvesnost koja prati načine rešavanja. Cang (Zhang, 2012) složenost zadatka određuje na osnovu tri faktora: (1) jasnoće informacije koja se traži (odnosno koja predstavlja odgovor na postavljeno pitanje), (2) distribucije odgovora i (3) stepena u kome su više kognitivne funkcije (kao što je sinteza informacija iz više izvora), neophodne da bi se rešio zadatak. Vujošević i saradnici (Vujošević, i dr., 2012) predlažu da se u studijama upotrebljivosti modela podataka zadatak pozicionira u hiperprostoru koji se sastoji od tri ose koje nisu u potpunosti nezavisne jedna od druge: (1) osa jednostavan – složen zadatak, (2) osa zadatak orijentisan ka cilju – zadatak bez cilja, (3) osa predvidivo procesiranje zadatka – nepredvidivo procesiranje zadatka. Osa jednostavan – složen zadatak procenjuje težinu zadatka na osnovu stepena kognitivnog opterećenja neophodnog da se zadatak obavi, te je koncept težine perceptivni oblik kognitivne složenosti (Robinson, 2001). Orijentisanost ka cilju opisuje u kojoj meri je cilj upotrebe softvera utvrđen pre početka upotrebe. Cilj pretrage može biti jednostavan i potpuno poznat unapred, ili može biti složeniji i interaktivno određen u okviru same aktivnosti pretrage (Rouet, Tricot, 1996), odnosno zadaci mogu niti jasno specifikovani ili pak nespecifikovani. Stepen sistematičnosti izvršavanja rešavanja zadataka korisnika definiše osa predvidivosti procesiranje zadatka (stepen mogućnosti korišćenja heuristika, naspram neophodnosti postepenog procesuiranja). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 37 Kompleksnost zadataka je i psihološko iskustvo (Campbell, 1988). Individualni činioci kao što su predznanje subjekta i njegove strategije pretraživanja, mogu uticati na procenu složenosti zadatka. S obzirom da se složenost zadatka može posmatrati i kao mera neizvesnosti prilikom pretrage, u pitanju je dinamički konstrukt, koji može biti pojačan ili redukovan faktorima poput interesovanja subjekta (Bell, Ruthven, 2004). Pokazano je da je spremnost ljudi da obavljaju složene zadatke u jakoj vezi sa percepcijom funkcionalne koristi od zadatka (Lee,. i dr., 2009). Takođe, nedovoljna stručnost, organičeni vremenski i energetski resursi na raspolaganju, uznemiravanja i prekidanja povećavaju tendenciju da se ljudi oslone na heurističko procesiranje, dok stručnost u datoj oblasti, kao i opažena nejasnoća favorizuju sistematski pristup rešavanju problema, ali i bolje performanse (Eagly, Chaiken, 1993). Paradoksalno, oni korisnici koji zadatak doživljavaju nejasnim, stoga što problemu prilaze sistematičnije, imaju bolje performanse (Watts, i dr., 2009). Imajući u vidu da je dimenzioni model podataka jednostavniji za razumevanje, moguće je da to odgovara korisnike od sistematičnog pristupa problemu i nekad dovodi do slabijih performansi. 3. Kognitivni aspekti interakcije u sistemu čovek‐računar 3.1. Mentalni modeli kompjuterskih sistema 3.1.1. Proces formiranja mentalnih modela Iskustvo interakcije sa kompjuterskim sistemom aktivira više međuzavisnih kognitivnih procesa korisnika. Ono se ne odvija direktno, već je posredovano, s jedne strane interfejsom, a s druge strane, načinom na koji korisnik razumeva funkcionisanje sistema, odnosno predstavom koju korisnik ima o tome šta se nalazi iza interfejsa. Stoga je neophodno uvesti jedan psihološki konstrukt koji definiše subjektivnu predstavu koju korisnik nekog sistema ima o tom sistemu – tzv. mentalni model. Pretpostavka je da korisnički mentalni model može biti efektivno sredstvo deskripcije svrhe i forme, predviđanja dinamičkog ponašanja i objašnjenja kauzalne strukture sistema. Mentalni modeli se formiraju na osnovu iskustva i implicitnih predstava o sistemu. Razvijaju se na osnovu postojećeg informacionog modela, odnosno TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 38 „programa informacija koje govore o stanju i funkcionisanju objekata upravljanja“ (Štajberger, Čizmić, 1991, 310), zasnovanog na različitim indikatorima sistema, i konceptualnog modela koji se izgrađuje dinamičkim i složenim povezivanjem podataka sa informacionog modela. Tokom korišćenja određenog interfejsa formira se implicitna pretpostavka o prirodi procesa koji stoje u osnovi sistema. Empirijski je dokazano da korisnici tehničkih uređaja spontano formiraju eksplanatorni model njihovog funkcionisanja i da ti implicitni „laički“ modeli gotovo uvek izlaze van okvira dostupnih podataka u pravcu usklađivanja sa prethodnim iskustvom (Payne, 1991). Ljudi prevashodno stiču znanje o tome na koji način mogu da komuniciraju sa sistemom, a u manjoj meri, kako on funkcioniše (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Stoga, nije u pitanju opis korisničkog interfejsa, već struktura koja ističe postojeće koncepte koji stoje u osnovi sistema i odnose među njima, nudeći korisniku moguću strategiju rada. Džonson i Henderson (Johnson, Henderson, 2002, 26), konceptualni model definišu kao „opšti opis načina na koji je sistem organizovan i funkcioniše“. Uspešan sistem je zasnovan na konceptualnom modelu koji omogućava korisnicima da lako nauče da ga efektivno koriste. Ovaj model biva sve savršeniji, odnosno razvija se upotrebom sistema. Konstrukcija mentalnih modela i jeste predmet istraživanja interakcije čoveka i kompjutera, jer se smatra da oni integrišu, konceptualizuju i uobličavaju predstavu načina na koji korisnici dolaze do različitog stepena tačnosti razumevanja funkcionisanja uređaja koji koriste. Način na koji se mentalni modeli formiraju nije u potpunosti jasan. Oni mogu nastati spontano, tokom same interakcije ili posmatranjem drugih korisnika u interakciji sa sistemom, ili pak na osnovu konkretnih instrukcija (Rook, Donnell, 1993). U svakom slučaju, formiraju se na osnovu iskustva, instrukcija, učenja i obuke, a smatra se da se mogu razviti kao posledica strukturalnog, iskustvenog proceduralnog, refleksivnog i izvršnog znanja (Stone, i dr., 2005). 3.1.2. Priroda i karakteristike mentalnih modela Pojam je u psihologiju uveden iz kognitivnih nauka ne bi li opisao specifične dinamičke forme mentalnih reprezentacija konstruisane na osnovu spoljašnjih TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 39 iskustava, a koje predstavljaju bilo koji sistem koji ima sličnu strukturu odnosa kao i proces koji odražava (Rutherford, Wilson, 1991) 2. Iako se fenomen mentalnog modela često sreće u nauci, teško je naći jedinstvenu eksplicitnu definiciju, a postojeća objašnjenja su često prilično opšta i nejasna, nekad čak kontradiktorna. Postoji veliki broj srodnih pojmova (konceptualni modeli, kognitivne sheme, okviri, skript, komponenti modeli, kauzalni modeli), pri čemu se smatra da je teorijska osobenost mentalnih modela u operativnoj sposobnosti koja im omogućava da dinamički generišu značenja, a što ih čini superiornim u pogledu eksplanatorne moći. Mnogi autori posmatraju mentalni model kao intervenišuću varijablu između percepcije i akcije. Dojl i Ford (Doyle, Ford, 1998), u pokušaju da ga što preciznije odrede, daju sadržajnu definiciju mentalnog modela dinamičkih sistema, kao relativno trajne, dostupne, ali ograničene unutrašnje konceptualne reprezentacije spoljnjeg sistema čija struktura odražava opaženu strukturu tog sistema. Pitanje forme mentalnih modela zavisi od njihove prirode (McDaniel, 2003). Iako većina autora najčešće ističu verbalni izraz mentalnog modela, oni mogu biti predstavljeni u različitim oblicima, odnosno dati u različitim formama: slikovnoj (Johnson‐Laird, 1989), simboličkoj (Rouse, Morris, 1986), u obliku koncepata, deklarativnog znanja, intuitivnih teorija i verbalnih iskaza (Savage‐Knepshield, 2001), kao i u obliku kombinacija prostornih i propozicionalnih informacija (Paivio, 1991). MekNilova (McNeil, 2009) napominje da kognitivne nauke stoje na stanovištu da se mentalni modeli konstruišu kao rezultat opažanja, imaginacije i znanja, kao i diskurzivnog razumevanja. Shodno tome, postoji opšta pretpostavka da oni mogu biti izvedeni iz različitih izvora: (1) jezičkih struktura, (2) opažaja ili (3) imaginacije (Payne, 1991). 2 Istorijski gledano, Krejk je prvi autor koji pominje fenomen mentalnog modela u knjizi „Priroda objašnjenja“ (Craik, The Nature of Explanation, 1943), ali se razvoj teorije mentalnih modela dalje odvijao u kontekstu kognitivnih nauka. On ističe da su ljudi skloni da spoljašnje događaje prenose na unutrašnji plan formirajući simboličke reprezentacije (modele tih događaja) kojima je moguće manipulisati i koje je moguće ponovo prevesti u akcije, opažajući veze između spoljašnjih događaja i sopstvenih unutrašnjih reprezentacija (Doyle, Ford, 1998). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 40 Palmer (Palmer, 1978) smatra da se ljudsko znanje može podeliti u dva domena kognitivnih struktura: intrinzičke i ekstrinzičke reprezentacije, što je slično distinkciji koja postoji kada su dinamičke strukture u pitanju, između dva opšta tipa: (1) strukturalnog i (2) funkcionalnog modela (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Ova razlika zasnovana je na kontekstualnoj specifičnosti (DiSessa, 1986). Strukturalni model sadrži informacije o unutrašnjim strukturama sistema, te je nezavisan od konkretnih zadataka. Funkcionalni model sadrži informacije o tome kako koristiti odabrani niz funkcija da bi se obavio konkretan zadatak, te je zavisan od zadataka i opisuje odnos između ciljeva i sredstava. Strukturalni model podrazumeva da je korisnik internalizovao strukturu načina na koji određeni sistem operiše dok se funkcionalni odnosi na internalizovanu predstavu proceduralnog znanja vezanog za način korišćenja sistema (Stone, i dr., 2005). Stoga je funkcionalni model efikasna tehnika za predstavljanje procedura zadatka, dok strukturalni model dobro opisuje ponašanje sistema. Na nivou konstrukcije, funkcionalni modeli služe da se predstavi procedura zadatka, a strukturalni, ponašanje sistema. Zahtevi upotrebljivosti sistema se u proces dizajna mogu uvesti putem i jednog i drugog modela, te se ograničenja koja nastaju kao posledica odluke koji će se model koristiti mogu prevazići obezbeđivanjem lakoće transformisanja jednog modela u drugi (Lee, Yoon, 2004). Veliki broj autora kao osnovnu karakteristiku mentalnih modela navodi nekompletnost, s obzirom da su pojednostavljeni u poređenju sa složenošću samog sistema (Johnson‐Laird, 1989). Održavanje modela na nivou pojmljive veličine obezbeđuje kognitivnu izvodljivost (upotrebljivost) prilikom obrade informacija jer su kapaciteti memorije i obrade ljudi ograničeni (Zhang, 2009). Takođe, modeli su deformisane predstave u skladu sa ključnim karakteristikama problema koji su istaknuti, dok se periferni podaci previđaju i dobija se uprošćena, ali kognitivno prihvatljiva i operativna verzija stvarnosti. Ova karakteristika povlači za sobom pitanje tačnosti modela. Zapravo, s obzirom da predstavljaju homomorfne reprezentacije stvarnosti (Moray, 1996), pogrešnost je inherentno svojstvo modela. Međutim, što je veće poklapanje između mentalnog modela sistema i realnog sistema, veći je nivo uspešnosti u korišćenju TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 41 (Sifraqui, 1999). Smatra se da mentalni modeli ne moraju da budu tačni, ali moraju biti funkcionalni: „upotrebljiv sistem koji omogućava korisniku da obavi neke zadatke, bolji je on neupotrebljivog sistema koji je teorijski savršen, ali ne funkcioniše u praksi“ (Dillon, 1989, 193). Stoga se, sa tačnosti modela kao prediktora individualnog učinka, fokus analize prebacuje na funkcionalnost. Svrsishodan mentalni model mora biti: (1) povezan sa ciljem formiranja – specifičan za zadatak (korisnici će na različite zadatke primeniti različite modele), (2) individualizovan – specifična za korisnika (na isti zadatak različiti korisnici će primeniti različite mentalne modele) i (3) situaciono specifičan (ista osoba će koristiti drugačiji mentalni model za isti zadatak, zavisno od uslova i stanja, uvežbanosti, umora (Fuchs‐Frohnhofen, i dr., 1996). 3.1.3. Funkcionalni mentalni modeli Faktori koji utiču na funkcionalnost mentalnih modela mogu se klasifikovati u tri grupe: (1) individualne razlike korisnika, (2) sredinske faktore i (3) izgled samog sistema (Zhang, 2009). Istraživanja mentalnih modela najčešće se pozivaju na jedan ovakav teorijski okvir koji je prikazan shematski na Slici br. 2. Slika br. 2. Teorijski okvir istraživanja mentalnih modela (Modifikovano prema Zhang, 2009) Istraživanja su pokazala da je jedan od uzroka različite uspešnosti u pogledu upotrebe određenih sistema, mentalni model korisnika. U pitanju su subjektivni koncepti koji reflektuju individualnu percepciju stvarnosti i artikulacije problema. Naime, zavisno od karakteristika korisnika, mentalni modeli mogu varirati u pogledu količine informacija, a učinak se barem delimično može objasniti kvalitetom mentalnih modela (Kraiger, Salas, Cannon‐Bowers, 1995). Dobar TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 42 mentalni model može pospešiti efikasnost i tačnost korišćenja sistema jer, između ostalog, omogućava brzo reagovanje i predviđanje ponašanja (odgovora) sistema. Situaciona specifičnost je povezana sa činjenicom da mentalni modeli nemaju čvrste granice, rasplinuti su i stoga mogu biti generički za veliki broj alternativnih situacija, što govori u prilog ideji da je moguće imati i više alternativnih mentalnih modela istog sistema (Norman, 1986). Mentalni modeli su u stalnom procesu menjanja u skladu sa novim informacijama, razvijaju se, proveravaju i modifikuju tokom obavljanja različitih zadataka, te aktuelni zadatak daje kontekst ponašanju korisnika (Savage‐Knepshield, 2001). Izgled interfejsa za korisnika jeste informacioni model na osnovu kog on postaje svestan šta može i šta čini sa sistemom. Različiti izgledi interfejsa provociraju različite mentalne modele zavisno od toga koje kognitivne funkcije zahtevaju, odnosno zavisno od toga da li se reprezentacije (predstave) izvode iz deskripcija, da li su date u shematskom vizuelnom obliku ili predstavljene apstraktnom metaforom. Iako su ove reprezentacije informaciono ekvivalentne (omogućavaju da se obave isti zadaci), one često nisu i ekvivalentne u pogledu broja zahtevanih operacija, jer ne podrazumevaju istu količinu napora za njihovo korišćenje, odnosno obavljanje zadataka (Payne, 1991). Imajući u vidu da istraživanja pokazuju da korisnici koji formiraju adekvatnije mentalne modele uspešnije izvršavaju zadatke različite vrste i složenosti i ispunjavaju zahteve kompjuterskih sistema (Akoumianakis, Stephanidis, 2003), programeri nastoje da projektuju kompjuterske sisteme sa karakteristikama interfejsa koji u kognitivnom smislu odgovaraju mentalnim modelima potencijalnih korisnika. Postoje mnoga uputstva za dizajn sistema koja se zasnivaju na mentalnim modelima, odnosno uzimaju u obzir korisnička očekivanja. Anticipirajući korisničke navike, moguće je sprečiti greške u korišćenju i poboljšati efikasnost interakcije (Roth, i sar., 2010). Jedna od najuticajnijih relevantnih individualnih karakteristika povezanih sa mentalnim modelom je stepen iskustva u radu sa sistemom. Smatra se da su mentalni modeli iskusnijih korisnika bogatiji detaljima, na većem nivou apstrakcije i kompletniji (DiSessa, 1986), na višem stepenu elaboriranosti (Payne, 2008; Langdon, Persad, Clarkson, 2010), fleksibilniji i efikasniji (Staggers, Norcio, 1993), TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 43 sa manjim brojem i manje ozbiljnim greškama (Norman, 1991). Mentalni modeli eksperata su fundamentalno različiti u odnosu na modele početnika i s aspekta nivoa konceptualnog razumevanja i automatizovanosti procesa (Qureshi, 2004). Povezano sa iskustvom su i specifična očekivanja koja korisnici formiraju na osnovu postojećih mentalnih modela istih ili sličnih sistema (Roth, i dr., 2010; Santa‐Maria, Dyson, 2008; Spool, 2008; Oulasvirta, i sar., 2005). Stepen stručnosti (Chevalier, Kicka, 2006), starost (Madden, 2006), pol (Cooper, 2006; Pinkard, 2005) i kognitivni stil (Turner, Sobolewska, 2009) su se takođe pokazali relevatnim prilikom formiranja funkcionalnih mentalnih modela. 3.2. Kognitivni stil – individualno‐psihološki korelat mentalnog modela 3.2.1. Kognitivni stil i kognitivne sposobnosti Priroda mentalnih modela zavisi od mentalnih procesa koji se aktiviraju prilikom njihovog formiranja i korišćenja, odnosno od toga koji je kognitivni podsistem aktiviran. Ovi koncepti različitih mentalnih podsistema se poklapaju sa psihološkim konstruktom kognitivnog stila, kao uobičajenog načina funkcionisanja kojima je osoba sklona kada se bavi nekom kognitivnom aktivnošću (Grigorenko, Sternberg, 1995). U pitanju je relativno stabilna dimenzija individualnih razlika u kognitivnoj sferi koju karakterišu individualne varijacije u formi mentalnih aktivnosti, a koja se pokazala značajnom za konstrukciju mentalnog modela funkcionisanja sistema (Turner, Sobolewska, 2009). Takođe, istraživanja pokazuju da razlike u kognitivnim stilovima imaju značajnog uticaja na percepciju, učenje, rešavanje problema, odlučivanje, komunikaciju, kreativnost (Hayes, Allinson, 1996; Kirton, 2003). Četrdesetih i pedesetih godina prošlog veka je empirijski otkriveno da ljudi pokazuju različite, ali stabilne načine rešavanja kognitivnih problema koji su uključivali opažanje i kategorizaciju3. Istraživanja su identifikovala grube 3 Smatra se da je ovaj fenomen otkriven na osnovu konzistentnih individualnih razlika (stabilnih tokom vremena i pri rešavanju svih zadataka) na testovima uspešnosti u opažanju gravitacione pozicije u uslovima kada postoji konflikt između vizuelnih i vestibularnih znakova (Baillargeon, Pascual‐Leone, Roncadin, 1998). U prvim istraživanjima, ove razlike nazvane su perceptualnim stavovima, obrascima, modalitetima reakcija, principima kognitivnog sistema (Gardner, i dr., 1959). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 44 individualne razlike u pogledu učinka na jednostavnim kognitivnim zadacima, koja se nisu odnosila samo na opšti uspeh, već i na način opažanja, prilaženja i rešavanja zadatka (Kozhevnikov, 2007). Tako se kognitivni stil postulira kao konstrukt koji, za razliku od kognitivnih sposobnosti, odražava pre kvalitativne, nego kvantitativne razlike u pogledu misaonih procesa (Riding, Sadler‐Smith, 1997). Kognitivne sposobnosti se odnose na neophodni način rešavanja, sadržaj ili nivo složenosti kognitivnih zahteva, dok se kognitivni stil odnosi na odabrani, opcioni način ili oblik kognicije (Messick, 1987). Shodno tome, sposobnosti se odnose na varijable koje omogućavaju neku aktivnost (i odražavaju maksimume u postignuću), te su jednodimenzionalne, specifične za oblast i vrednosno obojene dimenzije. S druge strane, kognitivni stil je bipolaran, vrednosno neutralan konstrukt, koji meri tipično ponašanje, nezavisno od oblasti, i kao takav predstavlja organizujuću varijablu koja se fokusira na način na koji se nešto radi (Messick, 1987). Ipak, ovaj odnos stila i sposobnosti još uvek je povremeno sporan. Jedan broj autora smatra da ne postoji korelacija kognitivnog stila i akademskog postignuća (Cools, Van den Broeck, 2007), pa onda, verovatno, ni sposobnosti. Drugi autori ističu prediktivnu moć kognitivnog stila za akademsko postignuće, ali van okvira opštih sposobnosti (Sternberg, Zhang, 2001). Konačno, iako i kognitivni stil i kognitivna sposobnost mogu uticati na obavljanje zadataka, suštinska razlika je u tome što se uspešnost povećava za sve intelektualne zahteve u korelaciji sa povećanjem sposobnosti, dok je efekat stila zavisan od prirode zadatka i pod uticajem zahteva situacije (Riding, Sadler‐Smith, 1997). Međutim, istraživanja govore o postojanju veze između kognitivnog stila i određene oblasti intelektualnih sposobnosti (na primer, prostorne inteligencije). Ovaj odnos se posmatra kao razvojna predispozicija za određeni kognitivni stil. To potvrđuju i istraživanja u kojima je pokazano da se, iako su razvoj kognitivnog stila i odgovarajućih kognitivnih sposobnosti u međusobnoj korelaciji, njihove razvojne putanje razlikuju, u smislu da je razvoj kognitivnog stila postepeniji i blaži (Blazhenkova, Becker, Kozhevnikov, 2011), te da se razvija interakcijom urođenih TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 45 kognitivnih sposobnosti i spoljašnjih fizičkih i socio‐kulturalnih uticaja iz sredine (Kozhevnikov, 2007)4. 3.2.2. Teorijski i metodološki pristupi kognitivnim stilovima Kozevnikova napominje da postoji skoro onoliko kognitivnih stilova koliko ima istraživača koji su se njima bavili (Kozhevnikov, 2007). U pregledu literature Armstrong (Armstrong, 2000) identifikuje čak 54 različite dimenzije što kognitivnih, što stilova učenja kao i različitih naziva za njih. Jedan broj autora smatra da to odražava samu složenost kognitivnih procesa (Streufert, Nogami, 1989), dok neki od naučnika u tome vide samo različite koncepcije jedne nadređene dimenzije (Kogan, 1983; Messik, 1984; Miller, 1987). Ove trendove moguće je podvesti pod tri kategorije, s obzirom na to da li su opisi centrirani na: (1) ličnost, (2) aktivnost, (3) kogniciju (razlike u pogledu kognitivnog funkcionisanja) (Sternberg, Grigorenko, 1997). Klajn (Klein, 1951) uvodi pojam kognitivnih stilova opisujući ih kao: „posebne načine, koji se razlikuju od osobe do osobe, na koje se osoba suočava sa stvarnošću“ (Klein, 1951, 349). Tako se postulira ideja da su u pitanju opšti obrasci adaptacije na spoljašnji svet čija je funkcija u regulaciji kognitivnog funkcionisanja osobe, a koji se, iako počivaju na različitim kognitivnim strategijama, mogu smatrati podjednako funkcionalnim (Witkin, i dr., 1962). Široko postavljeno pitanje individualnih razlika inicira problem srodnosti pojma sa drugim psihološkim fenomenima, pre svega epistemološkim profilom (Royce, 1978; Muis, 2004). Furnam (Furnham, 2001) smatra da mnoge mere stila ne objašnjavaju mnogo više od onoga što imamo i na osnovu dobro ustanovljenih testova ličnosti i da je stoga dodatna vrednost ovog koncepta pod znakom pitanja. Postoje razlike u mišljenjima u kojoj meri je svođenje kognitivnog stila na crtu ličnosti prihvatljivo. Kompromis je u viđenju kognitivnog stila kao mosta, karike koja spaja koncepte ličnosti i kognicije (Riding, Pearson, 1994; Sternberg, Grigorenko, 1997). 4 U prilog ideji da je kognitivni stil zavisan i od sredinskih faktora, idu nalazi istraživanja u kojima se pokazalo da postoje razlike u preferiranim stilovima s obzirom na socio‐demografske varijable (Anderson, i dr., 2008; Edmunds, Richardson, 2009; Lau, Yuen, 2010; Evans, Waring, 2011). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 46 Slično, postoji logička srodnost sa stilovima učenja koji se često posmatraju primenjenim kognitivnim stilovima, odnosno tehnikama zasnovanim na njima (McKay, Fischler, Dunn, 2003). Međutim, istraživanja govore u prilog postojanja dva nezavisna koncepta (Papanikolaou, i dr., 2006; Sadler‐Smith, 2001), te je jedno moguće teorijsko objašnjenje odnosa stilova tzv. Karijev slojeviti „model luka“ (Onion model: Curry, 2000), koji stilove učenja vidi kao sloj između preferencija u učenju (strategija učenja) i kognitivnog stila. Kognitivni stil se uopšteno može definisati kao „preferirani i uobičajeni način na koji osoba opaža, predstavlja, organizuje i analizira (elaborira) informacije“ (Entwistle, Peterson, 2004, 537) tokom usvajanja znanja, pamćenja, mišljenja ili rešavanja problema (Radovanović, Kvaščev, 1976). Međutim, postoji veliki broj tipologija kognitivnih stilova koji ih definišu s obzirom na različite kriterijume individualnih razlika i instrumente kojima se one mere. Sa stanovišta savremenog koncepta kognitivnih stilova, Kozevnikova (Kozhevnikov, 2007), govori o tome da bi stilovi trebalo da predstavljaju heuristike koje osobe koriste kada procesuju informacije iz svog okruženja. Ove heuristike se mogu identifikovati na svakom nivou procesuiranja informacija, od perceptualnog do metakognitivnog, i njihova glavna funkcija je regulatorna, kontrolišu proces od automatskog enkodiranja podataka, do svesnog usmeravanja kognitivnih resursa (Blazhenkova, Becker, Kozhevnikov, 2011). S tog aspekta, kognitivni stilovi imaju adaptivnu funkciju: posreduju u odnosu između osobe i njene okoline, te iako stilovi generalno jesu stabilne individualne karakteristike, one se takođe mogu promeniti ili razviti kao odgovor na specifične sredine uslove (Zhang, Sternberg, 2005). Iz ove perspektive kognitivne stilove možemo videti kao različite obrasce prilagođavanja svetu, koji se razvijaju postepeno i kroz iskustvo (Sternberg, 1997), kao rezultat međuodnosa između osnovnih individualnih karakteristika (opšte inteligencije, ličnosti) i dugotrajnih spoljašnjih zahteva (obrazovanje, kulturološki činioci). 3.2.3. Dimenzije kognitivnih stilova Pregled postojećih teorija kognitivnih stilova može se predstaviti na osnovu dve bipolarne dimenzije, analitičko‐holističke i verbalno‐vizuelne. Ove dimenzije TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 47 proizlaze iz kombinacije stilova koje predlažu Rajding i Kima (Riding, Cheema, 1991) i Sadler‐Smitove dvodimenzionalne teorije kognitivnih stilova (Sadler‐ Smith, 2002). Rajding i Kima (Riding, Cheema, 1991) i Sadler‐Smit (Sadler‐Smith, 2002) prepoznaju dve nadređene kategorije kognitivnih stilova zasnovane na nezavisnim funkcijama kognitivne kontrole: (1) modaliteta reprezentovanja informacije u memoriji i (2) modaliteta organizovanja i obrade informacije, a koji opet (prema Sadler‐Smith, 2002), može biti podeljen na dve grupe konstrukata – (a) one koji se odnose na distinkciju celovita (globalna)/delimična (lokalna) obrada informacija i (b) one koje se odnose na racionalni/intuitivni modalitet obrade. Iako savremena neurološka nauka nije potvrdila hipotezu o povezanosti analitičko‐holističkog pristupa i lateralizaciji moždanih hemisfera, koja podrazumeva da leva i desna hemisfera imaju različite kognitivne funkcije tokom obrade informacija (leva procesuira informacije analitički, a desna holistički), mnogi autori dele kognitivne stilove na globalno‐holističke (divergentne, globalne, impulsivne, intuitivne i kreativne) i diferencijalno‐analitičke (konvergentne, diferencirane, sekvencijalne, reflektivne i deduktivne). Smatra se da su u pitanju dva odvojena kognitivna sistema koja se razlikuju u pogledu osnovnih karakteristika obrade podataka: jedan je relativno brz i efikasan jer generiše kognitivni odgovor za kratko vreme, ali je ograničen u pogledu složenosti informacija koje može obraditi (intuitivni), dok je drugi zbog svoje sistematičnosti sporiji i zahteva više mentalne energije (pažnje), ali je odgovarajući u situacijama visoke informacione složenosti (Kemmelmeier, 2010). Opšte je prihvaćeno stanovište da svi ljudi koriste procese oba sistema, ali da će specifični zahtevi zadatka, kao i latentne razlike u osobinama ličnosti odrediti koji će se procesi aktivirati u konkretnoj situaciji (Kemmelmeier, 2010)5. S druge strane, u studiji Blaženkove i Kozevnikove (Blazhenkova, Kozhevnikov, 2009) se na osnovu neurofizioloških dokaza o relativnoj anatomskoj i funkcionalnoj nezavisnosti vizuelnog i verbalnog sistema odbacuje ideja o 5 Ova koncepcija se nastavlja na tradiciju teorija dualnih procesa kognitivnog stila koje prepoznaju sposobnost korišćenja i intuitivnog i analitičkog stila mišljenja, pri čemu je jedan od stilova dominantan, a izbor odgovarajućeg stila je kontekstualno zavisan (Epstein, i dr., 2003). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 48 verbalno‐vizuelnom stilu kao bipolarnom jednodimenzionalnom konstruktu. Dokazuje se pretpostavka da vizuelna dimenzija nije jedinstven i nedeljiv konstrukt, već da vizuelni sistem procesuje i karakteristike objekta (kao što su oblik i boja) i spacijalne (kao što su lokacija i prostorni odnosi) kroz dva različita subsistema – ventralni i dorzalni. Ove neurofiziološke razlike se očituju na psihološkom planu na taj način što se pravi razlika između tzv. objekt‐vizuelnih tipova (koji koriste slike da konstruišu živu, konkretnu, slikovnu predstavu objekta) i prostornih vizuelnih tipova (koji koriste slike da bi reprezentovali prostorne odnose između objekata i da bi zamislili kompleksne prostorne transformacije) (Blazhenkova, Kozhevnikov, Motes, 2006). To ujedno objašnjava zbog čega neka istraživanja nisu uspela da pokažu vezu između vizuelnog stila i postignuća na slikovnim zadacima ili testovima prostornih sposobnosti. Iako se prvobitno težilo tome da se svi kognitivni stilovi organizuju oko jedne nadređene analitičko‐holističke dimenzije, nalazi istraživanja dovode u sumnju jednodimenzionalnu prirodu kognitivnog stila i idu u prilog ideji o složenoj strukturi koja stoji u osnovi stilova. Postoje čvrsti dokazi da su dimenzije stilova hijerarhijski organizovane i da se sastoje od dve potčinjene dimenzije, jedne vezane za niži nivo procesovanja informacija, druge, vezane za složenije kognitivne aktivnosti, i jednu nadređenu, koja je povezana sa izvršnom kognitivnom funkcijom6. Od integrativnih modela vredi pomenuti Milerovu koncepciju (Miller, 1987), koja podrazumeva hijerarhijski model individualnih razlika u kognitivnoj obradi. Zatim, izdvaja se Nosalov teorijski model za sistematizaciju kognitivnih stilova u kontekstu teorije informacione obrade, koji postulira četiri nivoa obrade (sa više stilova) i četiri metadimenzije, odnosno načina obrade informacija. U okviru ovog modela kognitivni stilovi se grupišu zavisno od toga da li imaju izvršno‐regulatornu funkciju. Takođe, postulirana je i Sternbergova (trijarhična) teorija stilova mišljenja (Sternberg, Grigorenko, 1997), koja se od ostalih pokušaja integracije razlikuje po tome što ne pokušava da sistematizuje postojeće stilove, 6 Preteče ovom viđenju mogu se naći u Kaganovoj koncepciji refleksivno/impulsivne dihotomije kognitivnog stila (Kaegan, 1966) i istraživanjima mobilnosti‐fiksiranosti koja se posmatra kao metastil koji definiše nivo fleksibilnosti sa kojim osoba bira određeni stil u konkretnoj situaciji (zavisno od zahteva zadatka), što implicira kompleksnost strukture ove dimenzije (Niaz, 1987). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 49 već daje multidimenzionalni sistem intelektualnih stilova (Theory of mental self‐ government), koji je operacionalizovan preko Sternbergovog inventara stilova mišljenja (Sternberg’s Thinking Style Inventory). 3.4. Rojsov model kognitivnih stilova 3.4.1. Teorija učaurivanja Rojsova konceptualizacija kognitivnih stilova pretenduje da objasni sveukupnost individualnih karakteristika, te je kao takva u skladu sa savremenim teorijama kognitivnih stilova koje teže integrativnim modelima ličnosti. Iako spada u tipologije koje se najčešće svrstavaju u psihoepistemološke pozicije, metodološki je ustrojena u svrhe profilisanja kognitivnih stilova7. Kao metodološka koncepcija, ona predstavlja pokušaj da se sve psihološke razlike, počev od vremena reakcije i podložnosti uslovljavanju, pa sve do najopštijih razlika u vrednostima i pogledima na svet, obuhvate jednom teorijom (Strano, 1989). Postulati modela su validirani i metodološki potkrepljeni (Rancourt, 1983). Rankurt (Rancourt, 1983) napominje da ova višefaktorska teorija ličnosti predstavlja konceptualni okvir koji se sastoji od faktorski identifikovanih crta organizovanih u dinamički hijerarhijski strukturisani sistem koji obezbeđuje ukrštanja u okviru i između šest subsistema duž hijerarhijski organizovane strukture. Teorija je sistemska i poziva se na integratore ličnosti višeg reda. Prema Rojsovoj teoriji (Royce, 1964), ličnost je višedimenzionalni organizovani sistem procesa čiji su proizvodi mentalni i bihejvioralni fenomeni (Powell, Royce, 1977). Ovaj sistem se sastoji od šest podsistema: (1) kognitivnog, (2) senzornog, (3) afektivnog, (4) sistema stila, (5) evaluativnog i (6) motornog sistema. Zahvaljujući kognitivnom sistemu organizam proizvodi određene uslove, afektivni formira emocije, a senzorni utiske i osete. Sistemom stila se manifestuju 7 Psihepistemološka uverenja se smatraju opštim konstruktima pretpostavki o prirodi znanja i saznavanja i stoga su srodni sa kognitivnim stilovima, pri čemu se nekad smatraju širim (Muis, 2004; Royce, 1983), a nekad užim pojmom – kao manifestaciju preferencije informacionog procesovanja (Eigenberger, Critchley, Sealander, 2007), a nekad se izjednačavaju sa njima (Wilkinson, Maxwell, 1991). Dajmond i Rojs (Diamond, Royce, 1980) smatraju da kognitivni stil osobe određuje koje će on preferencije imati prilikom usvajanja informacija i da taj kognitivni stil određuje i nečiji epistemološki stil. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 50 pomenuti kognitivni i/ili emotivni fenomeni, koji bivaju normativno definisani preko evaluativnog i vidljivi zahvaljujući motornom sistemu kojim se proizvode „izlazi“ iz sistema. Ovaj međuodnos sistema shematski je prikazan na Slici br. 3., koja predstavlja interakcije subsistema u okviru integrisane ličnosti. Slika br. 3. Shema integracije ličnosti i interakcija subsistema ličnosti (Powell, Royce, 1977, 10) U okviru svakog podsistema postoje crte koje su faktorski identifikovane i hijerarhijski uređene u okviru podsistema kom pripadaju. Što je crta, ili klaster crta, bliži vrhu u sistemskoj hijerarhiji, veća je i mogućnost njenog uticaja na sistem i značajnija uloga kao integratora ličnosti. Slično, što je sistem na višem nivou u hijerarhiji podsistema, veći je i njegov potencijalni uticaj na ličnost (na primer, sistem stila je od većeg značaja kao integrator ličnosti nego što je to slučaj sa kognitivnim sistemom koji mu je podređen). Dominacija sistema je zavisna od tipa informacija koje se obrađuju. Na taj način se teorija približava gore pomenutim integrativnim modelima koji u domenu kognitivnog stila vide regulativni mehanizam koji je hijerarhijski ustrojen. Kognitivni stil dobija status konstrukta koji uspostavlja integraciju kognicije i ostalih aspekata ličnosti, te je i u međuzavisnosti sa afektivnim sistemom. Konačno, može se reći da je ovaj model ustrojstva ličnosti blizak Mesikovoj (Messik, 1984) ideji da je kognitivni stil samo jedan aspekt celokupne TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 51 ličnosti koji je neraskidivo povezan sa afektivnim, motivacionim strukturama i temperamentom (Armstrong, Allinson, Hayes, 2004), te da je njegova funkcija u usmeravanju procesa mišljenja, osećanja i akcija. Vidimo da je psihoepistemološki stil širi pojam od kognitivnog jer je psihološki konstrukt koji jednom kohezivnom strukturom opisuje individualnu interpretaciju osobe o prirodi saznanja. Stoga se psihoepistemološki stil definiše široko, kao „karakterističan način manifestovanja kognitivnih/afektivnih fenomena“ (Royce, 1964, 330). S druge strane, kognitivni stil je konstrukt koji bi trebalo da posluži kao operacionalizacija ove psiho‐filozofske dimenzije i kao takav, ograničen je primarno na tri kognitivna procesa: racionalnost, empiričnost, metaforičnost (Royce, 1983). Na osnovu njih je, pretpostavlja se, moguće posmatrati individualne razlike jer su u pitanju relativno stabilni obrasci koji predstavljaju biosocijalne idiosikratičnosti svake osobe. Odnosno, reflektuju različite načine na koje osobe programiraju obrasce obrade informacija putem kognitivnih, afektivnih i kognitivno‐afektivnih stilova sistema. Rojs (Royce, 1964) tzv. psihoepistemološki profil posmatra kao organizatora svih kognitivnih aktivnosti u okviru kog su u različitoj meri zastupljena tri postojeća stila, odnosno njihovu hijerarhijsku raspoređenost u okviru jednog kognitivnog aparata. Složenost ovako koncipiranih stilova je očigledna kada se ima u vidu da svaki od njih ima svoj sistem vrednosti, afektivni sistem, kognitivne procese koje podrazumeva i kriterijum istinitosti saznanja. Takođe, ovi stilovi funkcionišu kao integratori ličnosti, te se smatraju i determinantama kombinacija crta koje bivaju aktivirane u situaciji izbora između više alternativa (Wardell, Royce, 1978). Implikacija ovog hijerarhijski ustrojenog cilju usmerenog personalnog sistema je da su stilovi potencijalno integrativnije instance ličnosti od drugih podsistema (Wardell, Royce, 1978). Ova specijalizacija je nazvana „učaurivanjem“ i definisana kao „parcijalna životna perspektiva (pogled na svet) kojom se pokušava sagledati celokupna istina na osnovu uvida u samo jedan njen deo“ (Royce, 1964, 30). Kroz definisanje pojma učaurivanja, Rojs (Royce, 1964) referiše na problem specijalizacije. On tvrdi da, osoba prilagođavajući se sve kompleksnijem i specijalizovanijem svetu, postaje učaurena u sopstveni pristup realnosti. To TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 52 podrazumeva da individua usvaja perspektivu u kojoj su samo određena viđenja tačna, a samo neki ljudi imaju osnova da dođu do tih uvida. Problem je što tako ograničen pogled na svet ne omogućava da se izađe na kraj sa kompleksnošću savremenog sveta i nalaženja smisla u životu, jer pomenuta tri načina saznavanja jesu u funkciji ograničavanja slike stvarnosti. 3.4.2. Epistemološki profil Metaforičnost, racionalnost i empiričnost se razlikuju u pogledu zavisnosti od različitih kognitivnih procesa, s jedne, i epistemološke verifikacije, s druge strane (Royce, 1975). U pitanju su tri složena sistema kognitivnog funkcionisanja koji rezultiraju odgovarajućem jedinstvenom razumevanju stvarnosti. Ovako definisani kognitivni stilovi ne predstavljaju isključive kategorizacije, nikad se ne koristi samo jedan stil saznavanja, samo se neki od njih koriste češće i sa više uspeha. Stoga Rojs (Royce, 1964) govori o hijerarhijski raspoređenim stilovima koji formiraju karakterističan epistemološki profil. Naime, ljudi kombinuju različite pozicije u različit redosled preferencija, što čini hijerarhijsku strukturu, a svaki čin saznavanja sadrži i druge procese, a ne samo one svojstvene preovlađujućem stilu (Muis, Franco, 2010). Ljudi koriste jedan od tri kognitivna stila tokom svakodnevnih perceptualnih, konceptualnih ili simboličkih kognitivnih procesa. Ipak, postoje individualne razlike u pogledu toga koji će se kognitivni procesi koristiti u većoj meri. Jedan od ovih kognitivnih procesa će dominirati nad drugima, i onaj koji se koristi u najvećoj meri predstavljaće pokazatelj dominantnog (preovlađujućeg) načina razumevanja (poimanja) sveta i korišćenja informacija. Razlike između ova tri stila su prikazane shematski na Slici br. 4. U osnovi tzv. empiričnog kognitivnog stila, stoje procesi opažanja, usmereni na čulno iskustvo koje se služi induktivnim putem obrade informacija, gde se iz pojedinačnih oseta formira opažaj. Kriterijum istinitosti zasnovan je na valjanosti percepcije. Svet empiričara je pod uticajem sklonosti ka spoljašnjim iskustvima, zasnovan na induktivnom i perceptualnom mišljenju (prostorno‐vizuelno i/ili zasnovano na pamćenju), a stvarnost na testiranju pouzdanosti i valjanosti čulnih opservacija (Diamond, Royce, 1980). Ključna dihotomija je percepcija‐ mispercepcija, budući da je opažanje ključni kognitivni proces. Fokus je na TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 53 opažanju jer se polazi od premise da se pravo saznanje može dobiti samo na osnovu pouzdane validacije podataka dobijenih putem čula, uz kognitivne procese koji uključuju aktivnu percepciju i traženje senzornog iskustva (Muis, Franco, 2010). Racionalnim kognitivnim stilom preovlađuje proces mišljenja, koji formira različite ideje na osnovu dedukcije iz dostupnih podataka i konceptualizacije (verbalno i/ili rezonsko). Procena vrednosti donešenih zaključaka vrši se na osnovu logičke sledstvenosti ideja (smislenost na osnovu sledstvenosti iz premisa), odnosno na osnovu logičke konzistentnosti uz pomoć racionalne analize i sinteze ideja (Rancourt, 1983). Racionalna epistemologija je zasnovana na racionalnoj analizi i sintezi ideja i zahteva kritičko mišljenje (Muis, 2004). U pitanju je pogled na svet u kome razum u centru pažnje, a stvarnost je determinisana testiranjem logičke konzistentnosti. Važna distinkcija u racionalnom svetu je logično‐ nelogično. Metaforični kognitivni stil, podrazumeva simbolizaciju kao proces saznavanja. Ona predstavlja saznavanje neposrednim razumevanjem iskustva (intuitivno i empatički), na osnovu analognog mišljenja, uključujući i svesne i nesvesne aspekte. Simbolički kognitivni procesi (fluentnost i/ili imaginativnost) podrazumevaju formiranje simbola (unutrašnjim procesima stvorenih formi nasuport informacijama) kao reprezentacija realnosti (Strano, 1989). Kriterijum valjanosti saznavanja ovim putem zasnovan je na stepenu univerzalnosti odnosno idiosinkratičnosti uvida u stvarnost, te se funkcionalnost smatra važnijom od validnosti. Osnova ovog kriterijuma je u tome da je simbol na osnovu koga se saznaje takav da je komunikabilan, da ima slično značenje i za primaoca i za pošiljaoca. Slika br. 4. Shematski prikaz osnovnih puteva saznanja (prema Royce, 1964, 12) TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 54 4. Emocionalni aspekti interakcije kompjuterskih sistema i korisnika 4.1. Emocionalne reakcije, estetski doživljaj i kompjuterski sistemi Istraživanja interakcije korisnika i kompjuterskih sistema su do skora bila zasnovana isključivo na kognitivnim aspektima upotrebljivosti, sa sporadičnim obraćanjem pažnje na dizajniranje estetski dopadljivih interfejsa. Nakon rezultata velikog broja empirijskih istraživanja (Norman, 2004; Hassenzahl, 2004; Blythe, Overbeeke, 2003; Jordan, Dunstan, 2002; Tractinsky, Katz, Ikar, 2000; Tractinsky, 1997; Kurosu, Kashimura, 1995), koja su se na različite načine bavila analizom subjektivnog doživljaja sistema, postalo je jasno da se emocionalni aspekti ne smeju zanemarivati kada se analizira interakcija između čoveka i kompjutera, bilo u kontekstu ergonomskih ispitivanja upotrebljivosti određenih kompjuterskih sistema, bilo u ispitivanjima kognitivnih karakteristika ljudi. Smatra se da pored svoje uloge u zadovoljenju utilitarnih potreba, sistemi treba da odgovore i na emocionalne i estetske potrebe korisnika (Trathen, 2000). Estetske karakteristike je vrlo lako proceniti vizuelno, one se opažaju odmah po stupanju u interakciju sa proizvodom i smatra se da utiču na dalju percepciju, formiraju stavove korisnika, imaju značajan efekat na formiranje prvog utiska i stimulisanja zadovoljstva (uživanja) korisnika (Tractinsky, Katz, Ikar, 2000). Stoga je vizuelna percepcija inicijalni proces interakcije sa proizvodom i ona može rezultirati u „ponašanju približavanja ili izbegavanja“ (Bloch, 1995). Međutim, subjektivni aspekti sistema su često zanemarivani jer se previđa značaj emotivnih stanja korisnika za efikasnost i efektivnost. Pozitivna procena interakcije sa komputerskim sistemom se može pripisati afektivnom kvalitetu interfejsa, a ta afektivna iskustva su od značaja jer su sposobna da uvedu pristrasnost u individualnu procenu objekta (Chorianopoulos, Spinellis, 2006). Veliki broj istraživanja potvrđuje da interfejsi koji se procenjuju pozitivno sa estetskog stanovišta, ne samo da se doživljavaju prijatnijim za korišćenje pobuđujući pozitivno afektivno stanje, nego su i lakši za učenje i češće se upotrebljavaju (Zhang, Li, 2005). „Prijatni interfejsi“ korisnike čine tolerantnijim na nedostatke u primeni, za razliku od interfejsa koji izazivaju negativne emocije (ljutnja, gađenje), koji frustriraju korisnike, čineći ih manje tolerantnim i efikasnim TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 55 u postizanju ciljeva (Yue, Wang, Wang, 2007). Sam afektivni kvalitet sistema je određen intenzitetom afektivnog odgovora na sistem (Khalid, 2006). Iako se priznaje da je estetika značajna determinanta iskustva uživanja tokom interakcije sa sistemom (Jordan, 1998), postoje mišljenja da njen uticaj na korisničku percepciju nije dominantan (Tarasewich, Daniel, Griffin, 2001), između ostalog i zbog toga što se nekad javljaju i suprotne tendencije (Nielsen, 1994). Takođe, moguće je predvideti barem dva različita efekta estetike na mere učinka: povećanje postignuća, kao posledica „povećane motivacije“ (Sonderegger, Sauer, 2010; Lindgaard, 2007) i efekat smanjenja učinka, kao posledica želje za „produžetkom prijatnog iskustva“ (jer se korisnici uživajući u lepoti proizvoda slabije koncetrišu na zadatak). Ne ulazeći u prirodu odnosa između varijabli, Traktinski (Tractinsky, 2004) predlaže opšti model istraživanja u oblasti informacionih tehnologija koji integriše objektivne karakteristike sistema sa kognitivnim i afektivnim procesima koji utiču na proces estetske evaluacije i, posledično, na upotrebljivosti sistema (Slika br. 5). Ovaj model predviđa da su karakteristike interfejsa objektivne ili opažene varijable, te se često posmatraju kao nezavisne. Estetskim procesima na osnovu karakteristika dizajna interaktivnih sistema, korisnici opažaju i evaluiraju različite atribute sistema, uključujući i estetiku. Zavisne varijable u opštem modelu istraživanja estetike informacionih sistema predstavljaju rešavanje problema, odlučivanje, opšte stavove o sistemu, različita psihološka stanja, poverenje, zabavu, ponašanje tokom korišćenja, učinak, preferencije i želju da se sistem poseduje (odluka za kupovinu). Moderirajuće varijable ovih procena se odnose na tip sistema, zadatke, kontekst korišćenja, kulturološke (organizacione, societalne, nacionalne) i individualne razlike, motivacione faktore i stepen iskustva i vreme izloženosti sistemu, kao i voljnost. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 56 Slika br. 5. Opšti okvir istraživanja estetskog kvaliteta informacionih tehnologija (Preuzeto: Tractinsky, 2004) Čini se da je ključni razlog zanemarivanja ovog aspekta to što istraživačima nisu najjasniji psihološki mehanizami koji dovode do toga da opaženi izgled sistema utiče na doživljaj upotrebljivosti, odnosno na koji način izgled sistema generiše emotivne i kognitivne odgovore na sistem (1). Zatim, u kakvom odnosu stoje izazvani emocionalni i kognitivni procesi (2), te na koji način oni utiču ne samo na opaženu već i na realnu upotrebljivost sistema i performanse korišćenja (3). U tom kontekstu, govori se o različitim teorijskim koncepcijama odnosa ovih fenomena. 4.2. Teorijska objašnjenja odnosa interfejsa i upotrebljivosti Procena dopadljivosti sistema opisana je na više načina. Jedan od prvih modela koji uspostavlja vezu između emotivnih i kognitivnih aspekata doživljaja preko analize estetike, odnosi se na formiranje opšte procene dopadljivosti i valjanosti (funkcionalnosti) sistema na osnovu kombinacije dva različita opažena kvaliteta: pragmatičkog i hedonističkog (Hassenzahl, 2004). Slično, Malke (Mahlke, 2002) razlikuje instrumentalne i neinstrumentalne kvalitete interakcije korisnika sa kompjuterom. U studijama estetike internet stranica odvajaju se dva tipa estetskih dimenzija: klasične (uređenost, jasnoća) koja podseća na neke od dimenzija upotrebljivosti i ekspresivne dimenzije koja se odnosi na kreativnost i originalnost (Lavie, Tractinsky, 2004). Dalje, moguće je analizirati artefakte u terminima tri konceptualno različite kvalitativne dimenzije: instrumentalnosti, estetike i simbolike (Rafaeli, Vilnai‐Yavetz, 2004). Mekkarti i Rajt (McCarthy, Wright, 2004) predlažu model sa čeitiri ključna aspekta koji proizvode jedinstvo iskustva: kompozicijski, senzualni, emocionalni i prostorno‐vremenski. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 57 4.2.1. Reakcije korisnika na izgled interfejsa Naučnici zaključuju da postoje tri različita procesa koja mogu indukovati pozitivan odnos između estetike interfejsa i opažene upotrebljivosti: (1) stereotipno viđenje koje može povezati jednu uspešno osmišljenu dimenziju sa drugom, manje implicitnom dimenzijom, (2) halo efekat koji može uticati na to da se estetski kvalitet (ili njegovo odsustvo) prenese na percepciju drugih karakteristika dizajna, i (3) afektivni odgovor na estetiku dizajna koji može poboljšati raspoloženje korisnika i celokupnu procenu sistema. Prva pretpostavka se odnosi na ideju da je odnos između estetike i upotrebljivosti kompatibilan sa stereotipom poznatim iz socijalne psihologije: „što je lepo, to je dobro“ a koji je postuliran da bi se objasnio fenomen da se fizički atraktivnije osobe posmatraju kao da imaju pozitivnije crte ličnosti nego one manje atraktivne. Efekat neposrednosti prvog estetskog utiska u oblasti informacionih tehnologija je empirijski dobro potvrđen (Tractinsky, 2004; Fernandes, i dr., 2003) U vezi s tim je i objašnjenje halo efektom, gde se sve ostale interakcije sa sistemom posmatraju u kontekstu utiska koji je formiran u prvom kontaktu sa proizvodom. Stoga estetika može postaviti okvir za dalju interakciju. Tako, ako je interfejs prijatnog izgleda, onda bilo koje neadekvantosti ili loše performanse mogu biti zanemarene i proizvod će biti opažen kao upotrebljiv (Pelzer, Jong, Kanis, 2007) i obratno (Hiltz, Johnson, 1990). Takođe, estetika može uticati na percepciju proizvoda indukujući afektivni odgovor, koji za uzvrat utiče na evaluaciju drugih atributa i sistema uopšte (Matthews, Jones, Chamberlain, 1990). Smatra se da se afekat javlja pre nego se postane njega svestan (bez namere) i da on dalje utiče na opažanje (Fazio, Roskos‐ Ewoldsen, Powell, 1994). Zapravo, pretpostavlja se da ako izgled sistema menja emocionalno stanje osobe, to može uticati na kognitivni sistem, koji određuje upotrebljivost indirektno i čini da osoba opaža taj proizvod kao da ima veću upotrebljivost. Dalje, s obzirom da emocije mogu uticati na kognitivno funkcionisanje, izgled interfejsa utiče i na rešavanje problema korišćenjem sistema (Norman, 2004). Ukoliko su afekti proizašli iz estetike a kognicija iz upotrebljivosti proizvoda, percepcija upotrebljivosti će najverovatnije biti pod uticajem estetike (Yilmaz, 2006). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 58 Postavlja se pitanje primarnosti sistema, odnosno u literaturi su prisutna dva kauzalna modela, koja se među sobom razlikuju u pogledu toga da li je svesna estetska procena preduslov da vizuelni geštalt proizvoda utiče na pojavu određenog afektivnog stanja korisnika (Hassenzahl, 2004) ili je situacija možda obratna (Norman, 2004). Cu i Fu (Zhou, Fu, 2007) smatraju da je teško potpuno odvojiti afektivne i misaone procese, te koristeći paradigmu afektivnog primovanja pokazuju da je razlika u brzini reakcije na pozitivne i negativne draži veća kada je okruženje procenjeno kao prijatno, nego kada je procenjeno kao negativno (Zhou, Fu, 2007). Ovakvi nalazi potvrđuju hipotezu da vizuelni geštalt proizvoda može dovesti do promene u afektu nezavisno od reflektivne procene dopadljivosti. 4.2.2. Kognitivno‐afektivni odgovor na sistem S obzirom da istraživanja pokazuju da emocionalne reakcije utiču i na kognitivne performanse korišćenja sistema, objašnjenja ovih nalaza treba tražiti i u specifičnostima interakcije oba procesa. Teorijska objašnjenja polaze od ideje da ako psihološki odgovor na korišćenje sistema podrazumeva i kognitivne i afektivne procese, onda je i bihejvioralni odgovor koji možemo očekivati zavisan od oba sistema (Norman, 2004). Stoga postoje pokušaji formiranja zajedničkog okvira posmatranja kognitivnih i emocionalnih aspekata korišćenja kompjuterskih sistema. Jedno od obuhvatnijih objašnjenja je model Ortoni, Normana i Revela (Ortony, Norman, Revelle, 2005) koji uključuje i kognitivne i afektivne procese u analizu funkcionisanja organizma. Konkretno ponašanje se objašnjava kao rezultat tri različita nivoa moždanih mehanizama (tri nivoa obrade informacija) koja kombinuju kogniciju i emocije. Svaki nivo odgovara (korespondira sa) različitim delovima anatomije neuralnog sistema i odslikava biološko poreklo mozga. Takođe, na svakom nivou vrši se evaluacija (afekat) i interpretacija (kognicija)8. Norman (Norman, 2004) smatra da je ponašanje ljudi uslovljeno aktivacijom tri različita „nivoa mozga“: (1) visceralnog (automatskog), (2) 8 I afekat i kognicija su sistemi obrade informacija, ali sa različitim funkcijama. Kognicija interpretira i razumeva stvarnost, dok afekat omogućava brzo donošenje odluka, pre nego što kognitivni sistem to interpretira (Piccolo, Hayashi, Baranauskas, 2010). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 59 bihejvioralnog (rutinskog) i (3) refleksivnog. Svaki od ovih nivoa ima drugačiju ulogu u kompletnom funkcionisanju ljudi. Takođe, procesi na svakom od nivoa imaju dve različite funkcije: evaluaciju sveta i onoga što se dešava u njemu – afekat, i interpretaciju onoga što se dešava u svetu – kognicija. Viši nivoi uključuju veću dubinu procesuiranja i skloni su sporijoj obradi. Kognitivne i emocionalne informacije idu sa nivoa na nivo, pri čemu kontrola, u formi aktivacije ili inhibicije, ide od viših nivoa ka nižim. Procesi mogu ići i u suprotnom smeru (od reaktivnih ka refleksivnim) kada su vođeni percepcijom. Visceralni nivo obrade je osetljiv na širok opseg uslova putem senzornih informacija, te automatski pripisuje pozitivne ili negativne vrednosti spoljnim stimulusima. Ponašanje zasnovano na ovom nivou obrade sastoji se od dve klase reakcija: približavanje i izbegavanje, a motivacija operiše na nivou prostih nagona. Na višem nivou obrade, bihejvioralnom, javljaju se moždani procesi (percepcija, kategorizacija, bazični procesi razumevanja jezika) koji kontrolišu svakodnevno ponašanje i izvršavanje rutinskih operacija, uz postojanje svesnosti, ali ne i svesti. Procena se vrši u tri dimenzije: pozitivan i negativan afekat i energetska pobuđenost. Ključna karakteristika nivoa su očekivanja, koja ako nisu ispunjena, sistem mora da se prilagođava i uči. Na najvišem, refleksivnom nivou, javljaju se kontemplativni procesi, koji podrazumevaju svesno promišljanje i refleksiju na prošla iskustva, čime se prevazilaze neposredne datosti. Na ovom nivou se emocije kognitivno elaboriraju i on nadgleda i usmerava ponašanja aktivirajući ili inhibirajući ih. Ovaj model pokušava da da objašnjenje na koji način ljudi reaguju, kako na stresne, tako i na prijatne situacije. Osnovna pretpostavka je da se emocionalno stanje, bilo ono pozitivno ili negativno, menja tokom procesa razmišljanja. U situaciji straha ili ljutnje, emocionalni odgovor se svodi na usmeravanje na problem i pokušaj njegovog rešavanja ili prevazilaženja opažene opasnosti. U stanju pozitivnih emocija, dolazi i do telesnog opuštanja i smanjene fokusiranosti pažnje, što omogućava pojavu kreativnih procesa. Implikacije ovih razlika u emocionalnim stanjima su povećanje verovatnoće previđanja ili lakšeg prevazilaženja manjih problema (na primer u korišćenju kompjuterskih sistema), i smanjenja tolerantosti u situaciji ljutnje ili anksioznosti. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 60 Savremene analize uloga emocija u odlučivanju i interakcijama kognicija‐ emocija usvajaju integrišući pristup različitim paralelnim i razgranatim petljama i subsistemima koji procesuiraju odgovarajuću raznolikost informacija relevantnih za opstanak organizma (LeDoux, 2000). Neki od tih sistema spadaju pod ono što se tradicionalno naziva kognitivnim, a drugi emotivnim. Na taj način se prekida sa dihotomijama emocija naspram razuma, i podrazumeva se isprepletanost afektivnih i kognitivnih procesa9. Afekat i kognicija su do izvesne mere neuroanatomski različiti, ali funkcionalno tesno povezani sistemi, potrebni jedno drugome za optimalno funkcionisanje organizma. 4.2.3. Kognitivno‐afektivni odgovor i upotrebljivost Objašnjenja efekata emocionalnih procena na upotrebljivost kompjuterskih sistema pozivaju se mahom na neurofiziološke nalaze. Ešbi, Isen i Turken (Ashby, Isen, Turken, 1999) u neuropsihološkoj teoriji uticaja pozitivnog afekta na kognitivne procese, pokušavaju da objasne činjenicu da pozitivne emocije sistematski utiču na postignuće na mnogim kognitivnim zadacima. Pozitivna raspoloženja iniciraju procese asimilacije, korišćenja obrade od „gore na dole“ da bi se inkorporirale nove informacije u postojeće znanje (Isen, 2001). Za razliku od toga, negativni afekti vode do akomodacije, korišćenjem procesa „od dole ka gore“ da bi se nove informacije obradile bez naročitog obraćanja pažnje na ono što je trenutno poznato (Bless, Fielder, 2006). Pozitivna raspoloženja povećavaju oslanjanje na sheme i heuristike (Bodenhausen, Kramer, Suesser, 1994), negativna sužavaju fokus pažnje, povećavajući analitičku obradu, kauzalno rezonovanje i oslanjanje na sistematsko procesiranje (Pham, 2007). Interesantno je da pozitivni afekat ne poboljšava učinak na svim zadacima, te se ne može reći da je u pitanju povećana globalna motivacija ili aktivacija u uslovima pozitivnog afekta, niti neko opšte povećanje u svim procesima, jer bi onda takvi efekti trebalo da podjednako utiču na sve stimuluse i u svim situacijama, što nije slučaj. Pozitivan afekat povećava sposobnost osobe da 9 Opsežne novije studije daju vrlo uverljive dokaze o tome da je emocionalna informaciona obrada neraskidivo povezana sa svim funkcijama za koje se smatra da sadrže kogniciju: pažnja, percepcija, učenje, rezonovanje i pamćenje i prisećanje. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 61 organizuje ideje na više načina i da ima pristup alternativnim kognitivnim perspektivama, kada su u pitanju sadržaji koji je inače interesuju, ili kada je naglašena korist ili značaj informacija o kojima treba da razmišljaju10. Teorijska koncepcija Ešbija, Isena i Turkena (Ashby, Isen, Turken, 1999) odnosi se samo na pokušaj objašnjavanja uticaja pozitivnih afekata, zbog toga što je situacija složenija kada su negativni afekti u pitanju (Isen, 2001). Dokazi da pozitivni i negativni afekat nisu dva suprotna pola u procesima i funkcijama su relativno jaki. Stoga se veruje da nije moguće primeniti istu teoriju objašnjavanja efekta pozitivnih afekata na kogniciju, na objašnjenje efekata negativnih afekata11. Takođe, na osnovu nalaza koji daju potporu teoriji Ešbija i saradnika (Ashby, Isen, Turken, 1999), insistira se i na razlici između, s jedne strane, pozitivnog i negativnog afekta, i pobuđenosti, s druge strane. Ni pozitivan afekat i pobuđenost nemaju identične efekte, kako se ranije smatralo. Pobuđenost neće, na primer, povećati kreativnost, zbog toga što ona zapravo povećava verovatnoću pojave dominantnog, a ne inovativnog odgovora. Dalje, pobuđenost se može povećati i negativnim i pozitivnim afektima12. Shodno tome, savremene teorije odvajaju pobuđenost i prijatnost, konceptualizujući ih kao dve ortogonalne dimenzije13. Tako dvodimenzionalni pristup organizaciji emocija Langa, Bredlija i Katberta (Lang, Bradley, Cuthbert, 1998), uzima u obzir dve dimenzije: afektivnu valencu i pobuđenost, formirajući tzv. afektivni prostor. Dimenzija valence je podeljena na apetitivni i odbrambeni motivacioni sistem, a dimenzija pobuđenosti odslikava intenzitet aktivacije jednog 10 Rezultati neurofizioloških studija pokazuju da je ovo kreativno rešavanje problema poboljšano u uslovima pozitivnog afekta (zahvaljujući povećanoj kognitivnoj fleksibilnosti i selektivnosti), a što se događa u situaciji kada se beleži i povećanje dopamina u frontalnim kortikalnim regijama. Stoga se osnovano pretpostavlja da su ovi opaženi bihejvioralni i kognitivni efekti pozitivnog afekta posredovani dopaminskim sistemom. 11 Iako se implicitno pretpostavlja da su negativan i pozitivan afekat dva kraja istog kontinuuma, oni nisu jedan drugom opozitni ni kada su bihejvioralne ni kada su kognitivne posledice u pitanju. Zbog toga što su posredovani nezavisnim neuralnim putevima, nemoguće je istim teorijskim modelom predvideti ponašanje i u pozitivnim i u negativnim afektivnim stanjima. 12 Postoji veliki broj dokaza ne samo da je empirijski efekat pobuđenosti ili negativnog afekta različit od pozitivnog, već i da je pobuđenost povezana sa povećanjem drugih, a ne dopamisnkih sistema neurotransmitera (norepinerfin i acetilholin). Takođe, fiziološki odgovori ispitanika na pobuđujuće i stimuluse različiti su i relativno nezavisni od emocionalnih valenci (Bradley, 2000). 13 To čine i teorije estetike, koje odnos između uživanja (zadovoljstva) i stimulišućeg potencijala objekta opisuju obrnutom U krivom. Na taj način se predviđa da će se uživanje posmatrača u objektu povećati prilagođavanjem vizuelne kompleksnosti optimalnom nivou (Berlyne, 1967). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 62 ili drugog sistema. Ova bifazička motivacija može biti viđena kao bihejvioralna tendencija približavanja (apetitivna motivacija) ili povlačenja (odbrambena motivacija) ka/od stimulusa, a u zavisnosti od toga da li su u pitanju prijatni ili neprijatni pobudljivi stimulusi. Dimenzija valence ide od pozitivne do negativne (prijatne ka neprijatnoj), dok srednja dimenzija predstavlja neutralni afekat. S druge strane, dimenzija pobuđenosti ide od smirene do visoko pobuđene i odslikava intenzitet afektivne valence. Slično, i Raselov afektivni okvir (Russell’s Core Affect Framework; Russell, 2003), postulira da se afektivna stanja sastoje od dve komponente: valence (prijatnost/neprijatnost) i pobudljivosti (aktivacije/deaktivacije). Ove komponente je moguće predstaviti grafički, gde je valenca predstavljena na X osi, a pobudljivost na Y. Idući od leva ka desnoj strani X ose (valence) povećava se osećanje prijatnosti. Pomeranjem ka gore duž Y ose povećava se doživljaj aktivacije i energije. Slika br. 6. Model procene afektivnog kvaliteta aktivnosti s obzirom na pobuđenost i prijatnost (preuzeto iz Baker, i dr., 2010; modifikovano prema Russell, 2003). 4.3. PAD model emocionalnih reakcija Model razumevanja emocionalnih reakcija koji predlaže Mehrabijan, pored dimenzija pobuđenosti i prijatnosti, razlikuje i dimenziju dominantnosti (Mehrabian, 1994). Ovaj model temperamenta uspostavlja razumevanje reakcija ljudi na sredinske činioce u okviru subjektivnog trodimenzionalnog prostora emotivnog reagovanja. Konkretan cilj modela viđen je u razumevanju specifičnih TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 63 relacija ljudi i konteksta, kao i na ideji o modelovanju prostora na takav način da izaziva poželjne emocionalne odgovore, ili bar da predviđa najprimerenije okruženje za određene aktivnosti (Mehrabian, 1994). Kombinovanjem tri relativno nezavisne, osnovne dimenzije osećanja: (1) prijatnost‐neprijatnost (pleasure/displeasure), (2) pobuđenost‐nepobuđenost (arousal/nonarousal), (3) dominantnost‐submisivnost: vladanje, kontrola‐ podređivanje (dominance/submissiveness), predviđa se postojanje osam tipova temperamenta, odnosno osam dimenzija ličnosti (Mehrabian, 1994). Prisustvo ovih dimenzija u različitom stepenu i njihovo kombinovanje proizvode emocionalna stanja. Međutim, ove dimenzije ne moraju biti dugotrajna emotivna stanja, već mogu biti samo reakcije na situaciju. Na osnovu njih je moguće analizirati emocionalni uticaj sredine u terminima efekta na prijatnost, pobuđenost i dominantnost. Emocionalni uticaj okruženja zavisi ne samo od karakteristika temperamenta onoga na koga utiče, već i od nekih kvaliteta koji su toj sredini inherentni. Za svaku osobu je potrebno kombinovati emocionalni doživljaj okruženja sa emocionalnim stanjima koja su povezana sa njenim temperamentom, da bi se moglo predvideti kako će se ona osećati i ponašati. Prvi korak u razumevanju na koji način sredina utiče na odluke približavanja (težnje ka) ili izbegavanja određenog prostora je opisivanje osećanja koja ona izaziva i njihovog povezivanja sa tendencijom približavanja ili udaljavanja. Koncept procene sredine u kojoj se određene aktivnosti odvijaju može podrazumevati procenu različitih situacionih elemenata i procenu njenog uticaja na različite aspekte psihičkog života. Stimulusi sredine su mnogobrojni kao i njihovi opisi (buka, temperatura, boja oblik, dizajn) i gotovo ih je nemoguće sve odjednom posmatrati. Stoga su Mehrabijan i Rasel (Mehrabian, Russell, 1974) ponudili alternativni pristup proceni sredinskih uticaja na osnovu emocionalnog doživljaja sredine. Sredina se može na osnovu četiri opisa osećanja koja izaziva u nama klasifikovati na onu koja izaziva: (1) uzbuđenje, (2) relaksaciju, (3) dosadu i (4) anksioznost (po stepenu preferiranosti) (Mehrabian, 1994). Pored procene emocionalnog uticaja određenog prostora, neophodno je takođe uzeti u obzir i TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 64 emocionalne zahteve aktivnosti koja treba da se odvija u tom prostoru tako da možemo da postignemo najbolje slaganje. Ovaj trodimenzionalni okvir emocionalnih reakcija na osnovu kojih se procenjuje sredinski emocionalni uticaj, dat je po ugledu na semantički diferencijal. Naime, postoji izvesna paralela između Ozgudovih (Osgood, 1966) kognitivnih dimenzija i korelata emocionalnog odgovora: evaluacija=prijatnost, aktivitet=pobuđenost i potencija=dominantnost14. Iako su dimenzije relativno nezavisne, Mehrabijan je pokazao da postoji pozitivna korelacija između pobuđujućeg kvaliteta i njegovog dopadanja, kao što se i pobudljiviji i prijatniji objekat doživljava dopadljvijim (Mehrabian, 1994). Pobudljivost situacije povećava efekat dopadanja kada je situacija prijatna, i nedopadanja, kada je ona neprijatna. Takođe, dopadanje prijatne situacije je slabije ukoliko je ona manje uzbudljiva, kao što je i nedopadanje onoga što izaziva neprijatnost slabije u manje pobuđujućim situacijama. Kada se osoba oseća dominantno, veća je i naglašenija povezanost prijatnosti/neprijatnosti sa jedne i dopadanja/nedopadanja sa druge strane. Osećanje dominantnosti omogućuje pokazivanje većih varijacija u pogledu dopadanja. Ekstremno submisivni ljudi imaju male varijacije u dopadanju čak i kada su velike razlike u prijatnosti, pobudljivosti ili u oba (Mehrabian, 1994). Ideja o nezavisnosti kvaliteta pobuđenosti i prijatnosti je u skladu sa nalazima neurofizioloških studija (Ashby, Isen, Turken, 1999), kao i sa ranijim dvodimenzionalnim koncepcijama opisivanja afektivnih stanja koja se fokusiraju na fiziološke korelate koje im stoje u osnovi: afektivna valenca: pozitivna i negativna, i energetska pobuđenost. Međutim, dodajući i treću dimenziju, dominantnost, u model, približava se trodimenzionalnim kategorizacijama, poput one Metjusa i saradnika (Matthews, Jones, Chamberlain, 1990), koja prepoznaju hedonistički ton, energiju i tenziju. Ova trodimenzionalnost je u skladu i sa nalazima o postojanju neuroanatomskih komponenti koje upravljaju sa tri fundamentalna bihejvioralna koordinatna sistema: približavanje, izbegavanje i odbrana (Gray, 1994). Ovi sistemi reflektuju odgovarajuće kategorije afektivnih 14 Prema Mehrabian, Russell, 1974 TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 65 reakcija: pozitivan afekat i ponašanje približavanja, negativni afekat i izbegavanje, te ljutnja/agresija i strah. 5. Istraživanja kognitivno‐emocionalnih korelata upotrebljivosti 5.1. Komparativne studije modela podataka Postoji srazmerno veliki broj istraživanja koja se bave razlikama u kognitivnim stilovima, kao i emocionalnim reakcijama korisnika, a s obzirom na različite forme prezentacije hipertekstualnog materijala (korisničke interfejse) i njihov interaktivni efekat na mere sistemske upotrebljivosti. Međutim, u literaturi nisu uobičajena istraživanja koja individualno‐psihološke činioce korisnika posmatraju u kontekstu modela podataka koji stoje u osnovi kompjuterskih interfejsa. Najrelevantnije studije su one koje se bave ispitivanjem konceptualnih mapa (Cacciamani, 2002; Riding, Sadler‐Smith, 1997; Durfresne, Turcotte, 1997; Melara, 1996). Većina istraživanja sprovedena su na uzorku profesionalnih programera, a retki su pokušaji da se ovaj aspekt proverava posredstvom „naivnih“ korisnika, za koje se najčešće informacioni sistemi i projektuju. Razlog tome je činjenica da veliki broj poslovnih korisnika nema direktan kontakt sa modelom podataka, iako on ima itekako uticaja na korišćenje sistema (Hansen, 2005). Upotrebljivost je definisana preko razumljivosti i zapamtljivosti, odnosno eksperimenti su merili tačnost i obrasce pamćenja modela podataka (Dowling, Schuff, St. Louis, 2001) ili uspešnost zadatka modifikovanja dijagrama (Schuff, Turetken, Corral, 2005). Takođe, upotrebljivost dimenzionog modela je ispitivana i u kontekstu efektivnosti korišćenja obrasca dimenzionog projektovanja (Jones, Song, 2008). Istraživanja pokazuju da se neiskusni ispitanici bolje snalaze sa dijagramima zvezdaste šeme i u pogledu vremena i u pogledu tačnosti (Schuff, Turetken, Corral, 2005). U jednom istraživanju je, na primer, dobijeno da su dijagrami zvezdaste šeme lakši za razumevanje (veća je tačnost prisećanja) od dijagrama objekta i veze, pri čemu ta razlika postaje sve naglašenija kako modeli TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 66 podataka postaju složeniji (Corral, Schuff, St. Louis, 2006)15. Iako je rasprostranjeno shvatanje po kome grafičko predstavljanje povećava razumljivost, pokazano je da grafički prikazi koji sadrže veze između objekata, nisu ni lako razumljivi, niti više pristupačni, shvatljiviji ili lakši za pamćenje od tekstualnih prikaza (Nordbotten, Crosby, 1999). 5.1.1. Studije mrežne i hijerarhijske tipologije hiperteksta Ako pretpostavimo izvesnu analogiju između struktura podataka sa relacionim modelima podataka, onda možemo istraživanja upotrebe hipertekstualne i strukture menija smatrati relevantnim u kontekstu upotrebe modela podataka16. Ovde postoje dve grupe studija, one koje porede različite tipologije hiperteksta i one koje se bave različitim aktivnostima korisnika. Istraživanja mahom pokazuju da je potrebno više vremena za izvršavanje zadataka, kao i da se javlja veća dezorijentisanost ispitanika kada rade u hipertekstu mrežne topologije (McDonald, Stevenson, 1998; Mohageg, 1992), moguće zbog povećanog broja informacionih putanja koji povećava broj izbora i samim tim potencijalnu složenost strukture hiperteksta (Conklin, 1987). Očigledno hijerarhijska topologija predstavlja koherentniju organizaciju informacija u hipertekstu od mrežne, kao i predvidljiviju navigaciju (Vujošević, 2012). Ipak, ovi rezultati nisu jednoznačni i zavise od dubine i širine hijerarhije, od iskustva samih korisnika i pre svega od tipa zadatka u kom se ispitanici angažuju. Veće iskustvo korisnika može težnju ka odnosu ravnoteže između širine i dubine činiti beznačajnim, kao što će i složenost i vrsta zadataka uticati na preferencije, te će na primer, eksplorativni zadaci biti najbolje podržani mrežnom ili hijerarhijskom, a zadaci pretrage striktnom hijerarhijskom strukturom (Rada, Murphy, 1992). 15 To je interesantno jer postoji pretpostavka o analogiji između mrežne strukture dijagrama zvezdaste sheme i teorije semantičke mreže pamćenja. 16 Premda postoje i hibridne hijerarhijske topologije, hipertekst je, pojednostavljeno gledano, dat u obliku striktne hijerarhijske topologije, kada su čvorišta grupisana hijerarhijski, te je omogućeno kretanje ili na gore ili na dole samo za po jedan nivo odjednom, ili u obliku mrežne tipologije, u kojoj svako čvorište može biti povezano sa proizvoljnim brojem drugih, bez obzira na njihovu međusobnu semantičku udaljenost (Bernard, 2002; Mohageg,1992). Takođe, korisnički meni imaju sličnu strukturu podataka hipertekstu i tabelama relacione baze, te se smatra da su i implikacije na upotrebljivost analogne. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 67 Vujošević (Vujošević, 2012) smatra da dimenziono modelovani podaci imaju strukturu sličnu plitkoj hijerarhiji od dva nivoa, a transakcioni strukturu sličnu mreži (a ako se fokusiramo na hijerarhije između tabela, sličnu hibridnoj hijerarhiji). U skladu sa istraživanjima koja pokazuju da je dubina menija odgovorna za povećavanje vremena potrebnog za pretragu (bez obzira na širinu – broj stavki po nivou), očekivalo bi se da će dimenziono modelovani podaci biti manje dezorjentišući17. S druge strane, kada je tip zadatka u pitanju, moguće je očekivati da su transakciono modelovani podaci prikladniji za zadatke istraživačke prirode. Takođe, treba imati u vidu da su implikacije na upotrebljivost potpuno različite ukoliko se ona posmatra ne kao vreme pronalaženja informacije u prvom susretu sa strukturom, nego kao prikladnost za učenje i dugoročno pamćenje. Zbog toga što se vreme stizanja do lokacije stavke u listi opisuje logaritamskom funkcijom u odnosu na dužinu liste, kada korisnici mogu da predviđaju njenu lokaciju (u protivnom odnos je linearan) (Cockburn, Gutwin, 2009), kao i zbog toga što korisnici nauče lokacije stavki menija i druge elemente interfejsa efikasnije onda kada ciljevi slabije predstavljaju svoju funkciju (Ehret, 2002), ne može se sa sigurnošću reći da jedan od modela uvek pokazuje bolje performanse. 5.1.2. Studije simultanih i sekvencijalnih menija Primećeno je i da podela na sekvencijalne i simultane vrste menija veoma podseća na podelu između dimenziono modelovanih podataka i transakcionog modela. Sekvencijalni meniji, koji se, analogno transakcionim, takođe nazivaju i hijerarhijskim, prikazuju izbore koji moraju biti načinjeni prema nekom predodređenom redu, gde je svaki sledeći izbor u zavisnosti od ukupno akumuliranih prethodnih izbora. Simultani meniji, analogni dimenzionim, prikazuju višestruke aktivne menije na ekranu u isto vreme (Vujošević, 2012). Stoga je interesantno pomenuti da su istraživanja pokazala da se upotrebljivost sekvencijalnih menija karakteriše određenom rigidnošću, koja 17 Iako hibridna hijerarhijska mreža menija – analogna transakcionom modelu podataka – pruža korisniku punu kontrolu u odnosu na tok navigacije, njena mana je složenost, pa kretanje može biti obeshrabrujuće za neiskusnog korisnika (Galitz, 2007). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 68 dovodi do dezorijentacije i poteškoća kod zadataka koji su složeniji, naročito ako su potrebne eksploracija i poređenja između rezultata višestrukih odabiranja (Hochheiser, Shneiderman, 1999). Upotrebljivost simultanih menija karakteriše se izvesnom složenošću, zato što je više od jednog menija sa različitih nivoa hijerarhije prikazano na ekranu istovremeno. Međutim, oni su i fleksibilniji, jer korisnicima pružaju širi kontekst za odabir i direktan pristup stavkama menija, pa, ako hijerarhije sekvencijalnog menija mogu biti konvertovane u oblik simultanog menija, ova strategija treba da se razmotri u slučaju da se očekuju složeni zadaci ili zadaci istraživačke prirode (Chimera, Shneiderman, 1994). 5.1.3. Studije transakciono i dimenziono modelovanih podataka Komparativna studija dimenziono i transakciono modelovanih podataka (Kovačević, Čizmić, Vujošević, 2010), a s obzirom na činioce upotrebljivosti: efektivnost i efikasnost, pokazala je da modeli podataka mogu biti od značaja za performanse rada korisnika. U ovom istraživanju je, između ostalog, potvrđena pretpostavka da je dimenzoni model intuitivniji za korisnike i da oni brže i lakše formiraju adekvatan mentalni model koji im omogućava da većom tačnošću i brzinom obavljaju eksperimentalne zadatke različitog nivoa složenosti. Takođe, pokazano je da redosled modela podataka ima efekta na parametre upotrebljivosti, te se pretpostavilo da je neophodno u istraživački nacrt uvesti i personalne varijable koje bi ponudile eksplanativni model odnosa promenljivih. U našem novijem istraživanju (Vujošević, i dr., 2012) eksperimentalno su se ispitivali aspekti dimenziono modelovanih podataka. Analizirane su korisničke performanse tačnosti, brzine rada, percepcije celovitosti sistema (posedovanja celokupne slike, odnosno uvida u odnose među podacima i funkcionisanje celog sistema) i subjektivnog doživljaja interakcije, kako u kontekstu inovacija dimenzionog modelovanja, tako i u kontekstu odgovarajućih tipova zadataka. Pokazano je da je upotrebljivost dimenziono modelovanih podataka veća ili jednaka upotrebljivosti kontrolnog skupa podataka (transakcionog), kako po objektivnim merenjima performansi, tako i po subjektivnoj percepciji, ali uz neke izuzetke. Dobijeni rezultati se u velikoj meri slažu sa prethodnim istraživanjima TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 69 upotrebljivosti relacionih modela podataka i sličnih struktura podataka, poput hiperteksta i menija. 5.2. Istraživanja kognitivnih aspekata upotrebljivosti Kada su u pitanju istraživanja kognitivnog stila u oblasti informacionih tehnologija, Čilton, Hardgrejv i Armstrong (Chilton, Hardgrave, Armstrong, 2005) identifikuju četiri različita pristupa ovom problemu: (1) preporuke za prilagođavanje sistema kognitivnim karakteristikama korisnika, (2) ispitivanje povezanosti stavova prema tehnologiji i kognitivnih stilova, (3) ispitivanje efekata kognitivnih stilova na način korišćenja informacija, (4) ispitivanje efekata kognitivnih stilova na učinak. 5.2.1. Studije odnosa kognitivnih stilova i tehnologije Prvi pokušaji uvođenja kognitivnog stila u proces osmišljavanja kompjuterskih sistema odnosili su se na davanje preporuka konstruktorima sistema u pogledu neophodnosti prilagođavanja sadržaja, formata i forme prezentovanja informacija, kognitivnom stilu korisnika. Iako postoje studije koje nedvosmisleno pokazuju da su korisnici kompjuterskih sistema u situaciji da prilagođavaju svoje kognitivne preferencije načinu funkcionisanja sistema, personalizacija interfejsa sve češće podrazumeva i njegovo prilagođavanje kognitivnom stilu korisnika (Frias‐Martinez, Chen, Liu, 2008; Mitchell, Chen, Macredie, 2005). Skoriji primer pokušaja prilagođavanja sistema je tzv. LUCID model (Logical user centred interface design). Ovaj adaptivni dizajn za različite kognitivne stilove podrazumeva logički osmišljen interfejs centriran na korisnika. On je zasnovan na kogitivnom stilu kao kao ključnoj komponenti interfejs dizajna u kontekstu obrade informacija operatera koji rade u nukleranoj elektrani (Su, Hwang, Lee, 2003). Empirijske provere koje ispituju uticaj kognitivnog stila na opažanje multimedijalnih prezentacija postale su ključne jer one mogu obezbediti konkretne preporuke za razvoj sistema centriranog na onog ko uči, a koji može biti u skladu sa specifičnim potrebama svake grupe osoba sa različitim kognitivnim stilom (Chen, Angelides, 2003). Zapravo, studije učenja zasnovanog na internet TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 70 tehnologijama, nedvosmisleno govore u prilog činjenici da učenje posredovano tehnologijom može biti efektivno ukoliko postoji kompatibilnost između personalnih karakteristika onoga ko uči i dizajna tehnologije (Workman, 2004). Tako, moguće je uvesti neka navigaciona pomagala u hipermedijalno okruženje koja će, namećući jasnu strukturu materijalu, pomoći korisnicima sa kognitivnim stilom zavisnim od polja da se bolje snađu, a da se pri tom ne naruši prednost koju imaju korisnici sa kognitivnim stilom nezavisnim od polja (Parkinson, i dr., 2004). Slično, u poslednje dve decenije postoji tendencija da se na osnovu povezanosti postignuća i stilova učenja, a kada su u pitanju virtuelna edukativna okruženja, interakcija prilagodi kognitivnim karakteristikama učenika (Mihailović, i dr., 2011; Papanikolau, i dr., 2006; Triantafillou, Pomportsis, Demetriadis, 2003). Mampadi (Mampadi, i dr., 2011) i saradnici, analizirajući osobenosti holističkog i analitičkog kognitivnog stila, smatraju da je učenje u hipermedijskom okruženju moguće poboljšati adaptivnim hipermedijskim sredstvima. To bi se postiglo na taj način što bi se korisnicima sa analitičkim (rednim) kognitivnim stilom omogućilo da koriste alfabetski indeks, opcije za usmeravanje i sakrivanje linkova, dok će holisti moći da zadrže sve linkove u vizuelnom polju i hijerarhijski uređenu mapu. Druga grupa istraživanja koja se odnose na vezu kognitivnog stila i prihvatanja tehnologije (stav prema korišćenju), bliska su ideji da je prilikom studija upotrebljivosti kompjuterskih sistema potrebno posebno obratiti pažnju na zadovoljstvo korisnika. Istraživanja efekata kognitivnog stila na subjektivnu percepciju kvaliteta multimedija, koji uključuju nivoe korisničkog uživanja (ali i razumevanja sadražaja informacija), pokazala su da dimenzija zavisnost/nezavisnost od polja ima značajan efekat na individualne preferencije multimedijalnih prezentacija (Ghinea, Chen, 2003). Takođe, personalne karakteristike kognitivnog stila imaju i značajne efekte na opažanje upotrebljivosti i lakoće korišćenja tehnologije (Chakraborty, Jen‐Hwa Hu, Cui, 2008). S obzirom da je procena upotrebljivosti kompjuterskih sistema i sama kognitivna aktivnost, kognitivni stil može uticati i na razlike u pogledu same procene tog sistema, elemenata dizajna sistema (Hertzum, Jacobsen, 2001), a ne samo načina na koji on koristi taj sistem. Jedno novije istraživanje nedvosmisleno TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 71 je pokazalo da kognitivni stil može uticati i na samu heurističku procenu upotrebljivosti kompjuterskog sistema, odnosno na broj identifikovanih relevantnih problema u sistemu, u pogledu temeljnosti, valjanosti i efektivnosti procene (Ling, Salvendy, 2009). Konačno, u Čenovom (Chen, 2010) istraživanju je pokazano da, bez obzira na superiornost nelinearnog pristupa učenju u hipertekstualnom okruženju i činjenici da je to karakterističan način učenja za ispitanike zavisne od polja, većina ispitanika, bez obzira na kognitivni stil, koristi linearne strategije učenja. To je interesantno sa aspekta zaključka da treba praviti jasnu razliku između konkretnog ponašanja i stava prema odgovarajućem pristupu. 5.2.2. Kognitivni stilovi i način prezentovanja informacija Treći pravac interesovanja zasnivao se na vezi načina na koji su informacije prezentovane na mediju i njihovog korišćenja od strane osoba sa različitim kognitivnim stilovima. Značajan broj studija upotrebljivosti odnosi se na procenu upotrebljivosti hiperteksta. Istraživanja su pokazala da osobe sa različitim kognitivnim stilom sa nejednakom lakoćom predstavljaju informacije iz hipertekstualnog medija (Melara, 1996), kao i da su određene „arhitekture“ podataka lakše za prisećanje u zavisnosti od kognitivnog stila korisnika. Šapiro (Shapiro, 1998) je pokazala da su ispitanici sa analitičkim kognitivnim stilom sposobni da produkuju konceptualne mape veće kompaktnosti, odnosno sa više detalja, jer je veća verovatnoća da će hipertekst videti kao skup diskretnih delova. Graf (Graff, 2005) nalazi da postoje razlike u pogledu konceptualnih mapa koje produkuju osobe sa analitičkim i osobe sa intuitivnim kognitivnim stilom, a koje su vidljive i u načinu mentalnog predstavljanja hipertekstualne arhitekture i u strategiji pretraživanja. Rajding i Sadler‐Smit (Riding, Sadler‐Smith, 1997) smatraju da se prilikom obrade informacija intelektualni kapaciteti koriste u različitoj meri, a zavisno od toga da li je informacija data u odgovarajućem obliku. Ukoliko ovo nije slučaj, to predstavlja dodatno opterećenje za mentalne kapacitete i iziskuje dodatno vreme koje je potrebno da bi se informaciji pridodalo značenje. Stoga se predlaže davanje instrukcija u skladu sa individualno preferiranim stilom obrade informacija. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 72 Međutim, autori ukazuju i na mogućnost kompenzacije nedostataka određenog kognitivnog stila načinom prezentovanja informacija. Naime, kada je modalitet prezentovanja informacije u pitanju, nemoguće je promeniti kognitivni stil, ali se mogu razviti strategije koje bi pomogle da se postigne veća efektivnost u konkretnoj situaciji učenja. Pretpostavlja se da bi prezentovanje mape sadržaja strukturisane u vidu pregleda (overview) koji omogućava uvid u sve informacije (što je čini na višem nivou apstrakcije i inkluzivnijom za nove sadržaje), moglo da kompenzuje nedostatke analitičkog kognitivnog stila jer se daje kompletna struktura gradiva. S druge strane, hijerarhijski organizovana struktura podataka (organizer; u obliku drveta) i povezivanje sa onim što je već poznato, moglo bi pomoći onima kod kojih preovlađuje holistički kognitivni stil, u analizi materijala (što im nije svojstveno) (Riding, Sadler‐Smith, 1997). Ispitanici čiji je kognitivni stil nezavisan od polja pokazuju preferenciju prema nelinearnom pretraživanju, dok zavisni od polja više vole utvrđene putanje (Dufresne, Turcotte, 1997), a nađeno je i da su studenti čiji je stil nezavisan od polja mnogo uspešniji u učenju putem hipermedija, nezavisno od navigacionih sredstava (semantičke mape ili abecedna lista) (Cacciamani, 2002). Čen i Ford (Chen, Ford, 1998) nalaze da je kognitivni stil zavisan od polja povezan sa sklonošću ka navigacionim mapama, koje pružaju sveopštu sliku sadržaja, dok je nezavisnost od polja povezana sa preferencijama ka indeksnim pregledom ili alatima za pretraživanje konkretnih informacija. MekDonald i Stivenson (McDonald, Stevenson, 1998) su, na primer, koristili tri hipertekstualna uslova koja odgovaraju linearnom, hijerarhijskom i nelinearnom i pokazali da kognitivni stil ima uticaja na opaženu upotrebljivost hiperteksta. Rezultati pokazuju da linearna korak‐po‐korak struktura hiperteksta intuitivnim tipovima olakšava da opaze elemente kao jedan integrisani entitet. S druge strane, analitički tipovi imaju tendenciju da obrađuju informacije kao diskretne delove, i stoga im je hijerarhijska arhitektura, koja omogućava slobodu kretanja između stranica, najviše odgovarala i olakšavala im prisećanje. Interesantno je da je relaciona arhitektura najprijemčivija za one koji imaju TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 73 uravnoteženi stil između ove dve krajnosti, pogotovo što studije upotrebljivosti govore u prilog tome da su to uslovi koje korisnici doživljavaju kao najteže za rad. U skladu sa prethodno rečenim, i istraživanje Lija i saradnika (Lee, i dr, 2009) pokazalo je razlike u tom pravcu da studenti sa kognitivnim stilom nezavisnim od polja, na primer, koriste ređe opciju pregled (overview), jer imaju sklonost ka da koriste serijski pristup (korak‐po‐korak, linearni) koji se koncentriše prevashodno na proceduralne detalje prilikom obrade informacija u kontekstu učenja. Dalje, oni provode manje vremena u prolaženju kroz sadržaj (navigaciji) i izrazito su orijentisani na zadatak, preferirajući nelinearno učenje (Lee, i dr., 2005). Li (Lee, 2007) ispituje kako kognitivni stilovi (holističko‐slikovni stil, analitičko‐slikovni, holističko‐verbalni ili analitičko‐verbalni) utiču na formiranje mentalnih koncepata i doživljaj dezorijentacije prilikom učenja u hipermedijalnom okruženju. Pokazalo se da su ispitanici sa analitičko‐verbalnim stilom bili sposobni da prilagode svoju strategiju učenja na različite tipove interfejsa i da razviju odgovarajući mentalni model, te posledično da postignu i bolje rezultate. Različite strategije pojavljuju se i prilikom informacione pretrage na internetu, opisujući u kojoj meri su korisnici sposobni da restruktuiraju informacije na osnovu vidljivih elemenata i njihovog rasporeda (Frias‐Martinez, Chen, Liu, 2008; Kim, Yun, Kim, 2004). Najnovije istraživanje koje tretira pristup dizajniranju adaptivnih hipermedijskih sistema za podršku učenju uzimajući u obzir kognitivni stil, pokazuje da razlike koje postoje između korisnika sa serijskim, odnosno holističkim kognitivnim stilom, postoje i vidljive su i u njihovom ponašanju i preferencijama (Mampadi, i dr., 2011). Interesantno je istraživanje koje pokušava da ispita uticaj dinamičnosti, interaktivnosti, složenosti zadatka i stila učenja na učinak, zadovoljstvo, interesovanje i opaženi mentalni napor u situaciji kompjuterski posredovanog učenja (Nicholson, Nicholson, Valacich, 2008). U ovoj studiji, kada je zadatak složeniji, osobe u vizuelno dinamičnijoj i interaktivnijoj sredini (uslovima) postižu bolje rezultate i opažaju zadatak kao takav da zahteva manji mentalni napor. Stoga se zaključuje da način prezentovanja informacija koji koristi jednu od dve tehnološke karakteristike: vizuelnu dinamičnost i interaktivnost, može pomoći TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 74 onome ko uči da formira mentalni model, smanjujući na taj način kognitivno opterećenje i povećavajući postignuće. Međutim, potvrde za hipotezu da će obezbeđivanje instrukcija na način saglasan sa individualnim stilom učenja poboljšati postignuće, nisu nađene. 5.2.3. Kognitivni stilovi i učinak Posebna, četvrta grupa studija odnosi se na potencijalne efekte kognitivnog stila na učinak, pri čemu neka istraživanja pokazuju postojanje veze dok ih druga opovrgavaju. Razlog za oprečne rezultate istraživanja moguće je naći u činjenici da kognitivni stil nije nezavisan prediktor uspeha u određenim poslovnim aktivnostima, već da zavisi od postojanja kognitivnog sklada između osobe i sredine, odnosno stepena u kom zahtevi zadatka i radnog okruženja odgovaraju individualnom kognitivnom stilu. Iako Čan (Chan, 1996) dolazi do zaključka da kognitivni nesklad ne mora biti u korelaciji sa učinkom, veliki broj istraživanja pokazuje da, ne samo što učinak opada, već raste i nivo stresa kako se produbljuje nesklad između kognitivnog stila programera i opaženih zahteva sredine (Chilton Hardgrave, Armstrong, 2005). Autori u različitim istraživačkim kontekstima dolaze do zaključka da, iako je moguće modifikovati ponašanje ne bi li se odgovorilo na kognitivne zahteve sredine, bazični kognitivni stil ostaje nepromenljiv. Kirton (Kirton, 2003) dokazuje da ljudi nekad, da bi izašli na kraj sa zahtevima problemske situacije, funkcionišu van opsega svojih preferencija. Studija Stojanova i Kiršnera (Stoyanov, Kirschner, 2007), na primer, pokazuje da su i inovatori i adaptori sposobni da produkuju kreativna rešenja, samo što to čine na različite načine. Ponašanje koje omogućava prevazilaženje situacije je snažan eksplanatorni mehanizam za objašnjenje nepostojanja razlika između stilova u pogledu postignuća, kada su potpomognuta različitim tehnikama rešavanja problema. Neki autori čak smatraju da se postiže mnogo bolji efekat ukoliko ne postoji ta vrsta poklapanja (Ford, Chen, 2000; Hayes, Allinson, 1996). Međutim, ispoljavanje ponašanja koje je nesvojstveno s obzirom na kognitivni stil zahteva veliku količinu mentalne energije (Kirton, 2003)18. 18 Kada je zadatak kompleksniji i stoga već povezan sa povećanjem kognitivnog opterećenja, one osobe koje ne moraju da ulože dodatni napor (dodatno opterete kognitivne kapacitete) da bi TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 75 Veliki broj istraživanja nalazi dokaze (Chen, Macredie, 2004; Ford, Chen, 2000) u prilog tezi da kognitivni stil utiče na izbor pristupa prilikom učenja, te da je postignuće bolje kada situacija pogoduje karakteristikama kognitivnog stila, odnosno kada postoji slaganje kognitivnog stila i uslova prezentovanja sadržaja (Thomas, McKay, 2010). Drugi pak, nalaze da ne postoje razlike u učenju verbalnih i vizuelnih tipova, kao ni značajne interakcije između stilova i modaliteta prezentovanja informacija (Massa, Mayer, 2006; Sadler‐Smith, Riding, 1999). Istraživanje eksplanatorne moći kognitivnih stilova pokazalo je da on može imati uticaja na razlike u pogledu sposobnosti percipiranja greške u kompjuterskom sistemu između osoba različitog stepena iskustva u radu (Cegarra, Hoc, 2006). Takođe, pokazalo se da je dimenzija zavisnost/nezavisnost od polja ima uticaja na sposobnost operatora u korišćenju kontrolnog displeja, pri čemu je nezavisnost od polja povezana sa boljim učinkom u zadatku uparivanja signala (jer ih karakteriše relativna imunost na složenost okruženja), što kognitivni stil dovodi u poziciju ključnog faktora u izvršavanju kompleksnog zadatka interakcije sa sistemom putem kompjuterskog interfejsa (Chen, Lee, Chang, 2009). Postoji i veliki broj istraživanja koja govore u prilog delimičnoj povezanosti između kognitivnog stila i učenja putem hipertekstualno predstavljenog materijala (Korthauer, Koubek, 1994), dok druga ne nalaze tu vezu (Shih, Gamon, 2002; Ford, Chen, 2000). Jedan broj istraživanja ukazuje na postignute bolje rezultate u uslovima koji su bili u skladu sa kognitivnim karakteristikama korisnika (Ford, 1995), a Li (Lee, 2000) nalazi i da se u situaciji davanja instrukcije koja je u kontradikciji sa kognitivnim stilom, može postići efekat otežavanja procesa učenja. Jedan broj studija koje su ispitivale ishod učenja korišćenjem hipermedija (Lee, i dr., 2009; Graf, Lin, Kinshuk, 2008; Ghinea, Chen, 2003) pokazuje da se pozitivni efekti učenja u multimedijalnoj sredini (simultana upotreba teksta, glasa i animacije) vide kod ispitanika sa kognitivnim stilom nezavisnim od polja. Međutim, u jednom broju sličnih studija (Shih, Gamon, 2002; Ford, Chen, 2000) koristili alternativni stil, trebalo bi da postižu bolje rezultate. Kada je zadatak manje složenosti on zahteva manje radne memorije, te ostaje više slobodnih kognitivnih kapaciteta za korišćenje alternativnog stila. Stoga bi se očekivalo da je stil učenja od značaja samo ako je zadatak kompleksniji. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 76 nisu nađene razlike u postignuću, već samo razlike u strategijama učenja (Chen, Macredie, 2002; Ford, Chen 2000). Zanimljivo je da u nekim istraživanjima odnos između kognitivnog stila i korišćenja hipertekstualnih obrazaca navigacije može biti zamaskiran i da postaje vidljiv tek na osnovu dublje analize odnosa između promenljivih. U istraživanju je dobijeno da su obrasci navigacije i ishodi učenja nezavisni od kognitivnog stila (navigacija je zavisila od veštosti u korišćenju kompjutera), međutim, ishodi učenja jesu bili u korelaciji sa strategijom pretraživanja informacija (Calcaterra, Antonietti, Underwood, 2005). U istraživanju motivacionih i kognitivnih aspekata učenja u okviru predmeta Računarske mreže, dobijeno je da se kognitivni stil, meren Majer‐ Brigsovim inventarom, može uzeti u obzir kada se ispituje učinak različitih oblika nastave (Minović, i dr., 2012). Naime, studenti koji su klasifikovani u tzv. senzorni tip (S), a koji su pohađali ovaj kurs putem dizajniranja edukativnih igara, pokazali su bolje rezultate na merama učinka na kraju kursa (imali su statistički značajno više ocene) od ispitanika podvrgnutih istoj metodi učenja, a koji su procenjeni kao intuitivni tipovi (N). Stoga je zaključeno, između ostalog, da je potrebno voditi računa o individualnim razlikama u pogledu kognitivnih stilova studenata prilikom osmišljavanja različitih pristupa učenju. Pretpostavlja se i da senzorni tipovi postižu veće ocene zahvaljujući činjenici da imaju kognitivnu predispoziciju za učenje ovog predmeta, kao i da je dizajniranje kompjuterskih igara pogodan medijum za njegovo usvajanje. Od naših autora koji su se bavili ovom tematikom, treba pomenuti i studiju Mihailovića i saradnika (Mihailović, i dr., 2012), u kojoj je utvrđeno da su studenti koji su pohađali kurs elektronskog obrazovanja prilagođen na osnovu Felder‐ Silvermanovog modela stila učenja postigli bolje rezultate (više prosečne ocene uz veće zadovoljstvo). 5.3. Istraživanja emocionalnih aspekata upotrebljivosti Prva istraživanja upotrebljivosti koja su uzimala u obzir i zadovoljstvo korisnika, odnosila su se na analizu izgleda interfejsa s obzirom na oblik, boju, font, balans između praznog prostora i sadržaja (zasićenost sadržajima), grafičke TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 77 elemente koji su korišćeni i način na koji su kombinovani, upotrebu vizuelnih elemenata (Sharp, Rogers, Preece, 2007). Analiziralo se generisanje emocionalnog odgovora na te karakteristike, odnosno stepen prijatnosti emocionalnog iskustva u interakciji sa određenim kognitivnim zahtevima. 5.3.1. Studije „opažene“ i „realne“ upotrebljivosti Među najznačajnije radove u ovoj oblasti spadaju istraživanja Kurosua i Kašimure (Kurosu, Kashimura, 1995). Oni su ispitivali odnos između izgleda (dopadljivosti) interfejsa i a priorne procene njegove upotrebljivosti, koju su nazvali „navodnom upotrebljivošću“ (opažena upotrebljivost). Nađene su visoke korelacije između upotrebljivosti procenjene samo na osnovu izgleda i inherentne upotrebljivosti, kao i između procene estetske vrednosti interfejsa i pretpostavljene upotrebljivosti19. Neočekivanost ovih rezultata predstavljalo je motivaciju za nova istraživanja koja je trebalo da budu metodološki čistija i manje pristrasna. Naime, pretpostavljalo se da je percepcija estetike kulturološki zavisna, te da se može očekivati da će odnos između izgleda interfejsa i navodne upotrebljivosti varirati od kulture do kulture. Traktinski (Tractinsky, 1997) je pretpostavio da se izraelska i japanska kultura razlikuju u pogledu značaja koji pridaju estetici. Međutim, na izraelskom uzorku nađene su još veće korelacije između opažene stetike interfejsa i opažene lakoće korišćenja sistema, što otklanja sumnju u kulturološku pristrasnost. Ukoliko je inicijalna percepcija upotrebljivosti visoko povezana sa opažanjem estetike interfejsa, ovi odnosi se mogu održati čak i nakon iskustva sa korišćenjem interfejsa, odnosno nakon mogućnosti procene njegove realne upotrebljivosti. Stoga su Traktinski, Kac i Ikar (Tractinsky, Katz, Ikar, 2000) osmislili istraživanje koje proverava da li su inicijalne korisničke percepcije odnosa estetike i upotrebljivosti kompjuterizovanog sistema održive i nakon perioda korišćenja sistema, i da li su te percepcije pod uticajem stepena opažene estetike 19 Razlika između navodne (opažene) i inherentne (stvarne) upotrebljivosti je u tome što opažena upotrebljivost meri koliko ljudi misle da je lako nešto koristiti samo na osnovu vizuelnog iskustva, dok je inherentna ona koja je zasnovana na iskustvu realnog korišćenja sistema. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 78 interfejsa i/ili realne upotrebljivosti sistema. Razlika u odnosu na prethodne studije je upravo u tome što se tražilo da se sistem procenjuje i pre i posle korišćenja. Rezultati pokazuju da su pre korišćenja, opažanje estetskih kvaliteta i upotrebljivost bili u visokoj korelaciji, a opažena količina informacija je bila slabo i negativno povezana sa opaženom estetikom i upotrebljivošću, što govori o tome da su subjekti sposobni da razlikuju ove koncepte. Nakon korišćenja pojavila se visoka korelacija između post‐eksperimentalne percepcije upotrebljivosti i pre i post‐eksperimentalne percepcije estetike, a post‐ekperimentalno zadovoljstvo sistemom je bilo u korelaciji ne samo sa opaženom upotrebljivošću, već i sa post‐ ekperimentalnom percepcijom estetike. S obzirom na to, može se reći da se zadovoljstvo nakon korišćenja može predvideti relativno dobro na osnovu preeksperimentalne percepcije upotrebljivosti i estetike. Analiza eksperimenta otkriva da stepen estetike sistema utiče na percepcije upotrebljivosti i estetike interfejsa i nakon korišćenja. Naime, u uslovima visoko procenjene estetike, opažanje upotrebljivosti i mere estetske procene ostaju neosetljive na promene u upotrebljivosti sistema (slično efektu prvog utiska). S druge strane, stepen realne upotrebljivosti nema takav efekat na percepciju upotrebljivosti i estetike nakon korišćenja. Možemo zaključiti da studija govori o tome da korisnici imaju sposobnost da prave razliku između različitih karakteristika sistema. Ona dokazuje i da odnos estetike i upotrebljivosti nije rezultat pristrasnosti metode evaluacije (Yilmaz, 2006). To nije u skladu sa tradicionalnom shvatanjem upotrebljivosti gde je zadovoljstvo korisnika sistemom u korelaciji sa realnom upotrebljivošću sistema (Heimler, 2003; Nielsen, 1994; Norman, 1988), a govori u prilog ispitivanja estetskih aspekata dizajna interakcije čovek‐kompjuter. 5.3.2. Studije hedonističke i ekspresivne dimenzije upotrebljivosti Sličan pristup je korišćen i u analizi tipova hedonističkih dimenzija korišćenja sistema koju je sproveo Hasencal (Hassenzahl, 2004). On kritikuje nalaze Trakinskog (Tractinsky, 2004) i smatra da je nađena korelacija između upotrebljivosti i estetike dobijena jer se nije dobro manipulisalo varijablom TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 79 upotrebljivosti, odnosno zbog toga što se na isti način ispituju i estetika i upotrebljivost. On stoga nudi istraživački model u kom se definišu dva skupa atributa proizvoda: pragmatički (povezani sa korisničkim potrebama da se postignu bihejvioralni ciljevi) i hedonistički (evaluativni konstrukt povezan sa ličnošću korisnika)20. Takođe, on smatra da je trebalo pratiti i greške, a ne samo efikasnost kao komponentu upotrebljivosti. Takođe, fali i dimenzija stresa koja bi mogla biti od značaja. U tom kontekstu je sprovedeno i istraživanje u kom se ispitivalo da li se uticaj tzv. hedonističkih kvaliteta korisničkih interfejsa na opaženu upotrebljivost i atraktivnost proizvoda, može primeniti i na softvere u oblasti poslovne inteligencije (Schrepp, Held, Laugwitz, 2006). U pitanju je bilo procenjivanje dopadljivosti tri različita korisnička interfejsa s obzirom na isti poslovni zadatak. Pretpostavka da će pragmatički kvalitet uticati na dopadljivost u većoj meri od hedonističkog jer korisnici softvere poslovne inteligencije mahom opažaju kao sredstvo koje im pomaže da obavljaju svakodnevne poslovne zadatke (kao osnovno sredstvo za obavljanje posla), nije se pokazala tačnom. Kampfova istraživanja (Kampf, 2004) polaze od pretpostavke da je opažena upotrebljivost više povezana sa dimenzijom klasične estetike i da ona predstavlja sponu između upotrebljivosti i estetike. U prvom eksperimentu, pre testiranja, nađena je visoka korelacija između opažanja klasičnog faktora estetike i opažene upotrebljivosti, ali ne i između ekspresivne estetike i opažene upotrebljivosti. Nakon eksperimentalnog korišćenja interfejsa, korelacija između klasične estetske dimenzije i opažene upotrebljivosti se pojačala, a uspostavljena je korelacija i između ekspresivne dimenzije estetike i opažene upotrebljivosti. Dužina rada se pokazala povezanom samo sa merama procene upotrebljivosti nakon korišćenja. U drugom eksperimentu, iako je nađena korelacija između klasične estetike pre i posle eksperimentalnog korišćenja interfejsa i vremena obavljanja zadatka, nije nađena korelacija između upotrebljivosti opažene nakon korišćenja i realne upotrebljivosti. Stoga se pretpostavlja da će korisnici, ukoliko ne postoji razlika u 20 Hedonistički atributi se zaključuju na osnovu izgleda, a pragmatički na osnovu iskustva, a doživljaj da je nešto „dobro“ jeste rezultat njihove kombinacije, te hedonistički atribut koji utiče na opaženu upotrebljivost nije estetika već mera u kojoj je nešto procenjeno kao „dobro“. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 80 pogledu realne upotrebljivosti, svoju percepciju upotrebljivosti zasnivati na estetici. Međutim, ako ipak postoji razlika u realnoj upotrebljivosti, onda se percepcija te upotrebljivosti bazira i na realnoj upotrebljivosti i na estetici. Ovaj eksperiment daje indicije da estetika može uticati i na realnu i na opaženu upotrebljivost. 5.3.3. Studije koje integrišu iskustvo u procenu upotrebljivosti Jedan broj autora kritikuje prethodno pomenute studije s obzirom na način na koji je estetika merena. Problem je što je estetika subjektivno iskustvo koje se razlikuje među korisnicima, a ne objektivna karakteristika proizvoda (Frohlich, 2004). Takođe, problem je i što je određivana s obzirom na srednje vrednosti procene, te Monk (Monk, 2004) nudi rešenje da se i sistemi tretiraju na isti način kao i korisnici. S obzirom da oni predstavljaju slučajni uzorak, i sistemi bi trebalo da budu slučajno izabrani. Ranija istraživanja su pokazala da iskustvo, znanje, sposobnosti, očekivanja, kao i stav prema nekom sistemu mogu uticati na dopadljivost konkretnog interfejsa (Akoumianakis, Stephanidis, 2003). Hajmler (Heimler, 2003), na primer, u svojim istraživanjima nije dobio rezultate koji su u skladu sa prethodnim istraživanjima, te je zaključio da je to zbog toga što proizvod koji je on testirao nije bio iskustveno neutralan, poznatost proizvoda nosi izvesne konotacije korisnicima i utiče na procenu estetike i opaženu upotrebljivost. Stoga je nešto drugačiji eksperimentalni nacrt primenjen u istraživanjima Vujoševića i Kovačevića (Vujošević, Kovačević, 2008). Iako se i ovde krenulo od vizuelnog doživljaja, uzimajući u obzir izgled korisničkih interfejsa i njihovu dopadljivost, iskustvo i stavovi su integrisani u istraživanje kao apriorni činioci, a izgled se naknadno procenjivao. Iskustvo i formirani stavovi odnosili su se na aplikacije koje svojim karakteristikama (pre svega vizuelnim) podsećaju na izgled konkretnih interfejsa koji se procenjuju. Na osnovu poređenja tri različita tipa interfejsa (desktop, polumrežni i mrežni tip) pokazano je da su prethodno iskustvo i formirani stavovi značajni faktori preferencije (Kovačević, Vujošević, 2007). Zapravo, stavovi, koji su u izvesnoj meri zavisni od iskustava, mogu uticati na formiranje procene konkretnog TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 81 dizajna interfejsa. Pokazalo se da su stavovi bili jači generator preferencija tipova interfejsa od samog iskustva i to kognitivni i afektivni aspekt stava. Takođe, za svaki od tri tipa interfejsa nađena je veza između opažene lakoće korišćenja i procenjene vizuelne atraktivnosti. Interesantno je da je nađeno da je da se samo za emocionalni aspekt stava prema internetu pokazalo da ima sposobnost da stimuliše i biva stimulisan različitim načinima korišćenja interneta, kao što je prikupljanje podataka, zabava, komunikacija. Uticaj samog iskustva je objašnjen činjenicom da korisnici formiraju mentalne modele sistema zasnovane na prethodno sistematizovanom iskustvu. Posledično, ako dizajn odgovara uspostavljenoj kognitivnoj shemi ili zadovoljava implicitna očekivanja korisnika, implikacije će biti da će oni bolje procenjivati i biti zadovoljniji takvim proizvodom. 5.3.4. Studije efekta estetike sistema na učinak U duhu klasičnih studija upotrebljivosti sprovedeno je i jedno novije istraživanje Sonderegera i Sauera (Sonderegger, Sauer, 2010) koje ispituje efekat estetike proizvoda (mobilnih telefona) u situaciji obavljanja nekoliko tipičnih korisničkih zadataka. Autori koriste dva funkcionalno identična telefona koja se razlikuju po stepenu dopadljivosti, ne bi li se odredio uticaj izgleda na opaženu upotrebljivost, mere učinka i opaženu atraktivnost. Tri mere korisničkih performansi su uzete u obzir: vreme potrebno da se zadatak završi, efikasnost interakcije koja je dobijena na osnovu količnika optimalnog broja korisničkih operacija podeljeno sa realnim brojem korisničkih inputa, kao i broj grešaka. Nalazi govore u prilog tome da je opažena upotrebljivost viša za lepše proizvode čak iako ne postoje razlike između ta dva proizvoda u pogledu objektivnih kvaliteta upotrebljivosti, što je potvrda pozitivnog uticaja estetike na opaženu upotrebljivost. Takođe, realno iskustvo sa interfejsom pri rešavanju zadataka nije promenilo opaženu upotrebljivost. Da postoji uticaj estetike pre korišćenja, moglo bi se očekivati da će ono opadati kako se korisnik bude bolje upoznavao sa sistemom. Ipak, procene ostaju stabilne i ta stabilnost pre i posle testiranja upotrebljivosti je nađena i u drugim eksperimentima (Sauer, Sonderegger, 2009). TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 82 Dok su nalazi vezani za efekte na opaženu upotrebljivost u skladu sa prethodnim istraživanjima, uticaj estetike na učinak korisnika se razlikuje od prethodnih istraživanja. Ova studija daje potvrde o tzv. efektu “povećane motivacije”, jer su korisnici imali bolje rezultate prilikom korišćenja lepše naprave. Ranija istraživanja su govorila u prilog efekta „produženja prijatnog iskustva“, kada je korisnicima trebalo više vremena da završe zadatak unosa (Ben‐Bassat, Meyer, Tractinsky, 2006) i korišćenja mobilnog telefona (Sauer, Sonderegger, 2009), kada su koristili lepši tehnički proizvod. Ove razlike mogu biti posledica inherentnih karakteristika domena (dokolica vs. poslovni kontekst). Moglo bi se pretpostaviti da će hipoteza povećane motivacije pre da se javi u radnom kontekstu, a druga hipoteza u kontekstu slobodnog vremena. Kako je ovo istraživanje sprovedeno u školi, moguće je da je orijentacija na učinak ovde bila prisutna, uz veću motivaciju da se završi zadatak. Interesantno je da su dobijeni suprotni efekti u kontekstu dokolice sa veoma sličnim eksperimentalnim nacrtom (Sauer, Sonderegger, 2009), gde je moguće da je u tom kontekstu fokus bio manje na učinku, a više na zabavi i uživanju. Istraživanje je pokazalo i da je manipulacija atraktivnošću bila adekvatna jer su se dva mobilna telefona procenjivala potpuno različito u pogledu atraktivnosti. Nađeno je i da su se razlike u opaženoj atraktivnosti proširile i na testiranje upotrebljivosti. To se može interpretirati pozivajući se na efekat polarizacije stava. Početni stav može postati ekstremniji kao posledica pristrasne asimilacije informacija (MacCoun, 1998). Takođe, nalazi govore u prilog tome da upotrebljivost ima slab uticaj na atraktivnost. U suprotnom, moglo bi se očekivati izvesno približavanje razlika, kako korisnici dobijaju veće iskustvo sa korišćenjem proizvoda. S jedne strane, pomenuta istraživanja (Kurosu, Kashimura, 1995; Tractinsky, 1997; Tractinsky, Kac, Ikar, 2000) potvrđuju stav da je korisnička percepcija estetike interfejsa i upotrebljivosti sistema čak i nakon iskustva korišćenja u pozitivnoj korelaciji. To je slučaj i u istraživanju gde se pokazalo da estetika ima pozitivan efekat na učinak (Sondergger, Sauer, 2010). Međutim, dve studije nalaze dokaze o smanjivanju učinka kada se koristi estetski prijatan proizvod (Ben‐Bassat, Meyer, Tractinsky, 2006; Sauer, Sonderegger, 2009), dok TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 83 druge sve studije govore u prilog tome da estetika nema efekta na učinak: vreme potrebno za izvršavanje zadatka i broj načinjenih grešaka (Hartmann, Sutcliffe, De Angeli, 2007; Thuring, Mahlke, 2007). Jedno od objašnjenja može biti i povezano sa različitim svrhama sistema. 5.3.5. Studije efekta boje i vizuelne organizacije na upotrebljivost Bonardel (Bonnardel, i dr., 2006) i saradnici u istraživanju specifičnosti veze izgleda interfejsa i njegove funkcije, nalaze da je način korišćenja informacija sa interneta moguće povezati sa bojom sajta, ali ne i sa grafičkom reprezentacijom (priroda grafičke reprezentacije ne produkuje značajne razlike u pogledu efektivnosti prenošenja verbalnih informacija u odnosu na tekstualno predstavljanje). Rezultati impliciraju da je emocionalni efekat provociran narandžastom bojom pogodovao ekstrakciji i pamćenju informacija, a korisnici su se na tim stranama i najviše zadržavali i doživljavali ih kao najprijatnije. Stranice sive boje su provocirale slabiji angažman i posledično slabije pamćenje i upotrebu informacija. Efekat plave boje sajta je složeniji jer, i pored preferencije za tu boju, korisnici su manje provodili vreme na ovim sajtovima, a opet informacije su dobro pamtili. S obzirom da je kraće vreme provedeno na sajtu pokazatelj bržeg pamćenja informacija, može se zaključiti da su, kada su koristili sajt plave boje, ispitanici bili više angažovani zadatkom, nego kada su koristili narandžaste stranice (kao da ih je dopadljivost narandžaste boje odvlačila od zadatka). U istraživanju Brejdija i Filipsa (Brady, Philips, 2003) dobijeno je da su oni interfejsi koji su opaženi kao najlakši za korišćenje opaženi i kao estetski najprijatniji. Takođe, većina ispitanika se složila da je boja bitno uticala na njihove estetske preferencije i opaženu lakoću korišćenja, stoga je zaključeno da je boja zajednički element i estetike i upotrebljivosti. Pored boje, od značaja su i varijacije u vizuelnoj organizaciji i pobuđujućem potencijalu povezanom sa opaženom korisnošću i poverenjem, što dokazuje istraživanje u kom je, s obzirom na ovu dimenziju ispitano devet različitih kategorija sajtova (Syarief, Hibino, 2005). Nađena je pozitivna veza između izvesnih elemenata vizuelne organizacije sajta i njene opažene upotrebljivosti. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 84 Jedno novije istraživanje kombinuje procenu estetike i upotrebljivosti displeja navigacionih mapa (Lavie, Oron‐Gilad, Meyer, 2011). Ovde se variraju broj podataka, njihov nivo apstrakcije i boje shema, uz korišćenje objektivnih i subjektivnih mera upotrebljivosti. Istraživanje je pokazalo da su mape sa najmanjim brojem detalja imale najbolje performanse i visoko vrednovanje estetskog kvaliteta. Apstrakcije su se pokazale boljim kada su kombinovane sa manjom količinom detalja i shemama određene boje. Boja sheme je u najvećoj meri uticala na objektivne mere, ističući značaj dobrog kontrasta između kursora i boje mape. Međutim, boja nije imala efekta na opažanje estetike i upotrebljivosti, za koje se pokazalo da stoje u visokoj međusobnoj korelaciji. Niže korelacije su nađene između realne upotrebljivosti (učinka) i estetike. Takođe, korisničke evaluacije se nisu uvek pokazale u skladu sa realnim učinkom, što govori o neophodnosti odabira adekvatnih objektivnih mera upotrebljivosti. Opažena upotrebljivost je bila u visokoj korelaciji sa klasičnom estetikom i u relativno visokoj sa ekspresivnom. 5.3.6. Studije prirode odnosa estetike i upotrebljivosti Postoje i pokušaji da se veza između kognitivno doživljene upotrebljivosti sistema (bilo realne ili opažene) i procenjenog izgleda interfejsa sistema, empirijski pojasni. U pitanju je specifična veza između kognitivnih i emotivnih činilaca koja je provocirana nekad istim, a nekad različitim atributima sistema. Tako je u jednom eksperimentu pokazano da su se elektrodermalna aktivnost, puls i krvni pritisak razlikovali u zavisnosti od toga da li je zadataka rađen na dobro ili loše dizajniranoj verziji internet stranice, kao i da je aktivnost facijalnog mišića podizača obrve tokom korišćenja veća za onaj sajt koji je procenjen kao teži, i da je to povezano sa doživljajem frustracije (Hazlett, 2003). Slično je i istraživanje u kom se posmatra vizuelna složenost vebsajtova u kontekstu teorije estetike i psihofizioloških istraživanja kognicije i emocija (Tuch, i dr., 2009). Polazilo se od pretpostavke da povećana složenost vebsajta može imati negativan kognitivni i emotivni uticaj na korisnike. Istraživanje je pokazalo da stepen vizuelne složenosti ima uticaja na opaženu prijatnost i pobuđenost, fiziološke odgovore i performanse prepoznavanja. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 85 Konkretno, internet stranice sa manje vizuelne kompleksnosti su procenjene kao prijatnije i manje pobudljive, a subjekti su bili bolji na zadacima pretraživanja i prepoznavanja. Korelacija između vizuelne kompleksnosti i vremena reakcije je značajna, a odnos između ovih varijabli ukazuje na to da povećana kompleksnost smanjuje uspešnost rada. Nalazi idu u prilog pretpostavljenom linearnom odnosu između vizuelne složenosti i afektivne valence kao i pozitivnih korelacija između vizuelne kompleksnosti i procene pobuđenosti. Takođe, produženje vremena rada vodilo je ka većoj fiziološkoj pobuđenosti, što se objašnjava efektom stresa jer se od ispitanika očekivalo da rade što brže. Kada su fiziološke reakcije u pitanju, nije nađeno očekivano sistematsko povećanje fiziološke pobuđenosti (merene provodljivošću kože) povezano sa kompleksnošću ili afektivnom valencom. Razlog za to može biti činjenica da, ma koliko sajtovi bili neprijatnog izgleda, oni spadaju u neutralne stimuluse. Uz to, ovde je efekat kompleksnosti na fiziološki odgovor (orijentacioni refleks) skoro potpuno posredovan opaženom valencom, ukazujući na to da je izazvan afektivnom reakcijom. Povećanje kompleksnosti vebstrane proizvodi jači refleksni odgovor (više procene pobuđenosti i negativnije procene valence). Posledično, može se pretpostaviti da vizuelna kompleksnost internet stranica ima uticaj na obe komponente: emocionalnu percepciju kao što je afektivna valenca i kognitivne procese kao što je orijentacioni refleks. Malke i Lingor (Mahlke, Lindgaard, 2007), koristeći Šererov višedimenzionalni model emocija (Scherer`s multi component model of emotion: Scherer, 2005), posmatraju odnos kognitivnih i afektivnih komponenti u studiji upotrebljivosti sistema. Oni ne nalaze vezu između vizuelne estetike i opažene upotrebljivosti, ali otkrivaju da upotrebljivost ima uticaja na kognitivnu procenu. Na primer, ukoliko se nešto proceni kao nepoznato ili neuobičajeno, to vodi ka negativnim emocionalnim procenama. Subjektivna osećanja korisnika su bila pod uticajem upotrebljivosti i to u pogledu valence, u smeru pozitivnih emocija prouzrokovanih uslovima dobro procenjene upotrebljivosti. U situacijama kada su ispitanici samno istraživali sistem, a ne i koristili ga sa konkretnim ciljem, nađena je umerena korelacija između valence i opažene upotrebljivosti i estetske procene. TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 86 Ovaj nalaz nagoveštava da bi parametri konteksta korišćenja, kao što je modalitet korišćenja, mogli uticati kako na određene dimenzije kvaliteta u opštem sudu, tako i na kvalitet procene emocionalnog iskustva. Kognitivno‐afektivna stanja u virtuelnom okruženju su bila predmet istraživanja i Bejkera i saradnika (Baker, i dr., 2010). Oni su ispitivali incidencu (nivo pojavljivanja), perzistenciju (nivo ponavljanja odmah nakon pojavljivanja) i uticaj (efekat na ponašanje) kognitivno‐afektivnih stanja studenata (dosade, frustracije, konfuzije, angažovane koncentracije, oduševljenja i iznenađenja) u tri različita okruženja učenja posredovanog kompjuterskim sistemom. Istraživanje je pokazalo da dosada ima najdugotrajniji negativan efekat na učinak prilikom učenja i rešavanja problema, dok slični efekti nisu nađeni za frustraciju. Rozmeri Seva i saradnici (Seva, i dr., 2011) razvijaju Model percepcije upotrebljivosti i razvoja emocija (UPEEM: Usability Perception and Emotion Enhancement Model), koji iako nije u potpunosti potvrđen, inspirativan je sa stanovišta kognitivih i emocionalnih činioca opažanja upotrebljivosti. Ovde je afektivni kvalitet imao status intervenišuće varijable poželjnosti proizvoda i procenjivan je merenjem intenziteta iskustva. Istraživanje je pokazalo da su atributi proizvoda povezani sa formom relevantni za izazivanje intenzivnih afekata i opažanja upotrebljivosti mobilnih telefona, posebno oni koji su direktno povezani sa funkcionalnošću i estetikom. Međutim, očekivani odnos između afektivnog kvaliteta i poželjnosti i navodne upotrebljivosti i poželjnosti ovde nije nađen. Konačno, interesantno je da se u eksperimentu koji su sproveli Votervorfovi (Waterworth, Waterworth, 2005) pokazalo da je moguće indukovati različita raspoloženja korišćenjem virtuelnog okruženja i da ona provociraju različite stepene prisutnosti u tom okruženju. Njihov model se zasniva na tome da nivo prisutnosti (angažovanosti) u virtuelnom okruženju prilikom korišćenja informacionih sistema, zavisi od toga u kojoj meri je kognitivni sistem fokusiran na sredinu. Naime, interpretacija emocionalnih reakcija na određeni, očekivani način indukuje različite stepene prisutnosti u kompjuterski posredovanoj sredini. Emocije, na primer, proizvode efekat pobuđenosti koji usmerava osobu da obraća pažnju na sredinu (stimulativno prisustvo) – odozdo ka gore. S druge strane, snažne emocije mogu povećati pažnju na sredinu ili je pak smanjiti, zavisno od toga TEORII JJ SS KII UVOD Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 87 da li je sadržaj povezan sa trenutnim okruženjem. Na primer, okruženje koje je izazvalo smirenost, izazvalo je i nizak nivo prisutnosti, dok je okruženje koje provocira anksioznost, dovelo do visokog stepena prisutnosti. II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 88 II. Istraživački pristup 6. Definisanje polaznih osnova istraživanja 6.1. Problem istraživanja Problem istraživanja se odnosi na informacionu usklađenost komponenti sistema čovek‐računar, što podrazumeva optimalan način prezentacije informacija, a s obzirom na obim i redosled (Čizmić, 2006). Optimalnost forme i količine podataka na interfejsu se posmatra u kontekstu kognitivnih karakteristika, odnosno perceptualnih sposobnosti, sposobnosti pamćenja, rezonovanja, odlučivanja korisnika. Shodno tome, istraživanje pripada drugoj generaciji istraživanja u oblasti kognitivne ergonomije, koju karakteriše težnja ka kognitivnoj usklađenosti u složenom sistemu interakcije. Usklađenost sistema i korisnika se realizuje analizom upotrebljivosti sistema prilikom obavljanja intelektualno zahtevnih zadataka korišćenjem interfejsa sa različito modelovanim podacima. U pitanju su metode procene sistema, najčešće u toku ili neposredno nakon korišćenja, nekad putem simuliranja interakcije u kontrolisanim uslovima, u svrhu provere prilagođenosti korisnicima kojima je namenjen. Cilj studija upotrebljivosti je uspostaviti „sveobuhvatnu kognitivnu usklađenost sistema i korisnika“ preko interfejsa koji je „blizak korisničkom iskustvu prethodnom znanju, sposobnostima i očekivanjima“ (Akoumianakis, Stephanidis, 2003, 89). Upotrebljivost ISO standardi definišu kao stepen u kom sistem „može biti korišćen od strane konkretnih korisnika, da bi se postigli određeni ciljevi efektivno, efikasno i uz zadovoljstvo u konkretnom kontekstu primene“ (ISO 9241‐11, 1998). Tako je upotrebljivost definisana na osnovu: (1) efektivnosti (tačnost i potpunost sa kojom korisnici postižu konkretne ciljeve), (2) efikasnosti (resursi potrošeni u odnosu na tačnost i potpunost sa kojom su ciljevi postignuti) i (3) zadovoljstva (udobnost i prihvatljivost primene. Dok efektivnost meri kvalitet i kvantitet ishoda interakcije, efikasnost se odnosi na vreme (i eventualno materijalne troškove). Zadovoljstvo analizira subjektivnu percepciju interakcije sa korisničke tačke gledišta i afektivne odgovore na sistem. Stoga, upotrebljivost nisu samo objektivno merljivi aspekti upotrebe (brzina i tačnost), povećanje efikasnosti i smanjenje broja grešaka, već i doživljaj prijatnosti pri upotrebi. II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 89 Komponenta sistema sa kojim je korisnik u neposrednom kontaktu i preko koga ostvaruje interakciju sa sistemom, jeste korisnički interfejs. Interfejs je sredstvo preuzimanja i predstavljanja podataka i podrazumeva bilo koju vrstu prozora, dijaloga koji korisniku služi za komunikaciju sa kompjuterom. Iako je on samo jedna komponenta celokupnog kompjuterskog sistema, za korisnika često predstavlja i sam sistem jer je njegovo znanje o tom sistemu svedeno, ograničeno i zasnovano samo na iskustvu sa interfejsom (Constantine, Lockwood, 2001). Izgled interfejsa određuje i ograničava šta korisnik može i treba da vidi i koje su mu aktivnosti i funkcije sistema dostupne u datom momentu. Na taj način on utiče na funkcionalnost sistema prilikom obavljanja konkretnog zadatka (Janlert, 2007). Tako možemo reći da je izgled interfejsa determinisan i samom funkcijom sistema, odnosno logikom kojom je ogranizovan sadržaj sistema. U ovom istraživanju se bavimo tzv. sistemima poslovne inteligencije (sistemi za podršku odlučivanju), čija je svrha u sakupljanju, transformisanju i prezentovanju podataka na takav način da je korisnicima olakšano donošenje odluke (Kimball, i dr., 2008). Za korisnika je od značaja način na koji su podaci prezentovani u prezentacionom sloju, a to zavisi od tehnike modelovanja podataka koja definiše, između ostalog, i konkretan izgled interfejsa, te posledično, lakoću korišćenja predstavljenih podataka koji postoje u bazi. Baza podataka se može predstaviti na različite načine, što zavisi od modela podataka. Model podataka jeste i teorijski okvir kojim se baza podataka kreira (Lazarević, i dr., 2008), ali i strukturalni opis načina na koji su podaci u sistemu predstavljeni, kako njihove vrednosti, tako i međusobni odnosi (Hoberman, Burbank, Bradley, 2009). Ovde se pravi razlika između dva načina modelovanja podataka, pri čemu se očekuje da će se njihove konceptualne razlike, očitovati i u pogledu njihove upotrebljivosti. U transakcionim sistemima se koristi relacioni model podataka koji je normalizovan, te je svaki hijerarhijski nivo predstavljen posebnom tabelom (Zendulka, 2009). Dimenziono modelovani sistem podrazumeva da su podaci predstavljeni u obliku zvezdaste sheme sa multidimenzionalnom tabelom činjenica u sredini i međusobno nepovezanim osnovnim dimenzijama sa strane. Prednosti i nedostaci modela proizlaze iz njihovih karakteristika, pri čemu u dimenziono modelovanim podacima korisnici ne moraju da imaju uvid u širu sliku II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 90 strukture podataka jer su oni na nivou interfejsa dati u obliku datom i u bazi, te su upotrebljivi bez potrebe za transformacijom (Kimball, i dr., 2008). S druge strane, ovako predstavljanje podataka je često veoma redundantno (Ballard, i dr., 2006). Funkcionalnost sistema se odnosi na činjenicu da on podržava aktivnosti korisničke primene, te je neophodno osmisliti zadatke korišćenja na takav način da budu u skladu sa realnim korisničkim zadacima. Korisnički zadaci se mogu među sobom razlikovati u pogledu tipa i složenosti i pokazatelji su kognitivne zahtevnosti interakcije jer određuju aktivnosti koje korisnik treba da obavi ne bi li postigao cilj (Stone, i dr., 2005). Oni definišu svrhu korišćenja sistema i stoga imaju ključnu ulogu u proceni upotrebljivosti (Nielsen, 1994). U ovom istraživanju korisnički zadaci se biraju iz repertoara zadataka poslovne primene u kojima se traži da se iz postojeće baze podataka pronađu konkretne informacije. U ranijim istraživanjima (Vujošević, Kovačević, Suknović, 2010; Vujošević, i dr., 2012) izvršena je klasifikacija postojećih zadataka prema tri dimenzije: (1) složenosti, odnosno s obzirom na procenjen stepen kognitivnog opterećenja neophodnog da se zadatak obavi, (2) orijentisanosti ka cilju, s obzirom na to da li su zahtevi zadatka jasno unapred specifikovani, i (3) predvidivosti procesa, odnosno stepena sistematičnosti prilikom obavljanja zadatka. Shodno tome, načinjen je izbor zadataka za oba modela koji će u podjednakoj meri reprezentovati zahtevnost aktivnosti pretrage po sve tri dimenzije. Uspešnost interakcije korisnika i sistema počiva na usklađenosti obe komponente. Usklađenost zavisi od toga u kojoj meri je način funkcionisanja celokupnog sistema (i same uloge korisnika u interakciji) tačno predstavljen u „kognitivnom prostoru“ korisnika. Naime, korisnici razvijaju tzv. mentalne modele uređaja koje koriste. U pitanju je subjektivna predstava koju korisnik ima o funkcionisanju sistema, a koja mu omogućava da razume način na koji sistem funkcioniše, kao i da predviđa buduća stanja sistema (Norman, 1983). Istraživanja su mahom pokazala da postoji povezanost tačnosti i specifičnosti mentalnih modela sa uspehom korišćenja sistema (Langdon, Persad, Clarkson, 2010; Payne, 2008; Kraiger, Salas, Cannon‐Bowers, 1995), te se ovaj konstrukt pokazao relativno značajnim za procenu upotrebljivosti sistema. II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 91 Način regulacije i manipulacije mentalnim modelima se pokazao zavisnim o kognitivnih karakteristika korisnika (Zhang, 2012; Zhang, 2009), te je bilo potrebno izdvojiti one koncepte koji su od posebnog značaja. Intelektualne sposobnosti su u velikoj meri faktori uspešnosti u obavljanju zadataka pretrage putem interaktivnih sistema (Westerman, Collins, Cribbin, 2005), i to je relativno nesporno. Neki autori posebno ističu prostornu sposobnost kao faktor efikasnosti u zadacima pretrage (Zhang, 2009; Pak, Rogers, Fisk, 2006). Konačno, kad je učinak u pitanju, autori ističu tri činioca: veštost (Konradt, 1995), prethodno znanje i iskustvo i kognitivni stil (Turner, Sobolewska, 2009; Focquaert, i sar., 2007; Allinson, Hayes, 1996). S obzirom da je veština rada dimenzija koja se menja i evoluira vremenom, upravo zahvaljujući iskustvu (ili zaboravljanju), u istraživanju se izdvojio kognitivni stil kao relativno stabilan činilac (Kozhevnikov, 2007). Kognitivni stil predstavlja uobičajen način pristupanja informacijama i rešavanja, na njima zasnovanih, problemskih situacija. On je individualno specifičan i zavisan od načina na koji su informacije predstavljene u informacionom modelu sistema. Rezultati istraživanja pokazuju da personalne karakteristike kognitivnog stila imaju značajne efekte i na opažanje upotrebljivosti i lakoće korišćenja tehnologije (Lee, i dr., 2009; Graf, i dr., 2009; Chakraborty, Hu, Cui, 2008; Graf, Lin, Kinshuk, 2008). Takođe, pokazalo se da osobe sa različitim kognitivnim stilovima sa nejednakom lakoćom predstavljaju informacije iz hipertektualnog medija (Mampadi, i dr., 2011; Cacciamani, 2002; Melara, 1996), kao i da su određene arhitekture podataka lakše za prisećanje u zavisnosti od kognitivnog stila korisnika (Calcaterra, Antonietti, Underwood, 2005; Yu, Ting, Underwood, 1999; Lin, Davidson‐Shivers, 1996; Korthauer, Koubek, 1994). Kada su modeli podataka u pitanju, istraživanja do skora nisu obraćala pažnju na kognitivni stil korisnika (Kovačević, Čizmić, Vujošević, 2010), te je ovo istraživanje jedno od retkih koje se time bavi. Problem generalizacije nalaza u ovom domenu potiče od činjenice da postoji više načina, kako koncipiranja, tako i merenja kognitivnog stila. Ako se mentalni model predstavi kao molarni konstrukt na osnovu kog se karakteristike korisnika najčešće uvode u studije ispitivanja upotrebljivosti kompjuterskih interfejsa, te da II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 92 priroda modela zavisi od procesa koji se aktiviraju u kontekstu primene, onda se čini da je potrebno naći koncepciju kognitivnog stila koja uspostavlja specifičnu vezu između ova dva fenomena. Prilikom korišćenja kompjuterskih sistema pretpostavlja se da se aktiviraju različiti kognitivni podsistemi na osnovu kojih se formiraju mentalni modeli, i to kao rezultat opažanja, imaginacije i znanja, te diskurzivnog razumevanja (McNeil, 2009). Tako, oni bivaju izvedeni iz tri izvora: jezičkih struktura, opažaja i imaginacije (Payne, 1991). S druge strane, Rojsov koncept psihoepistemološkog profila (Royce, 1975) pravi razliku između tri načina saznavanja: (1) metaforičkog (zasnovanog na procesima imaginacije), (2) racionalnog (putem deduktivnog mišljenja) i (3) empiričkog (putem čulnog opažanja i induktivne obrade informacija) (Royce, 1978). S obzirom na očiglednu analogiju sa prirodom mentalnih modela, čini se opravdano u ovom kontekstu ispitivati kognitivne razlike u upotrebljivosti kompjuterskih sistema. Drugi razlog je više teorijske prirode i odnosi se na to da Rojsovo razumevanje kognitivnog stila kao „karakterističnog načina manifestovanja kognitivnih/afektivnih fenomena“ (Royce, 1964, 330), postavlja ovaj koncept u širi teorijski okvir integrisane i hijerarhijski ustrojene ličnosti, što je u skladu sa savremenim razumevanjem pojma kognitivnog stila (Blazhenkova, Becker, Kozhevnikov, 2011; Zhang, 2010; Sternberg, 1997). Savremena istraživanja upotrebljivosti interfejsa govore o tome da su efektivnost i efikasnost kao objektivne kognitivne dimenzije upotrebljivosti, pod snažnim uticajem subjektivnog doživljaja korišćenja sistema. Opsežne novije studije, koje govore u prilog složenom međuodnosu emocija i kognicije, daju vrlo uverljive dokaze o tome da je emocionalna informaciona obrada neraskidivo povezana sa svim funkcijama za koje se smatra da sadrže kogniciju: pažnja, percepcija, učenje, rezonovanje i pamćenje i prisećanje (Isen, 2001). Kao što su emocije sistematski pod uticajem znanja i ciljeva korisnika, tako i kognitivne aktivnosti (rezonovanje, procenjivanje, planiranje, odlučivanje) kontinuirano operišu uz emotivno iskustvo, koje ima sposobnost i da modifikuje ove procese (Mandler, 1984). Ukoliko želimo da sistem funkcioniše kako treba, nije dovoljno da on bude upotrebljiv, čak ni dopadljiv, već da bude sposoban da provocira odgovarajuće emocionalne reakcije (Pace, 2004). II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 93 Smatra se da izgled interfejsa (u smislu specifičnog vizuelnog geštalta) ima sposobnost da proizvede određeni afekat (Norman, 2004), što onda ima efekte na doživljaj interakcije sa sistemom, te posledično i na mere učinka funkcionisanja sistema. To praktično znači da afektivni odgovor na sistem utiče ne samo na procenu sistema (Fazio, Roskos‐Ewoldsen, Powell, 1994), nego i na njegove objektivne performanse (korišćenje i učenje) (Zhang, Li, 2005). Konkretno, rezultati istraživanja pokazuju (Zhou, Fu, 2007) da je vremenska razlika u brzini reakcije na pozitivne i negativne draži veća kada je okruženje procenjeno kao prijatno, nego kada je procenjeno kao negativno. Takođe, nađeno je i da korisnici postižu bolje efekte u zadacima koji zahtevaju fleksibilnost u mišljenju i kreativno rezonovanje, kada se nalaze u stanju pozitivnog afekta (Isen, 2001). S druge strane, pri negativnom afektu korisnici se pokazuju boljim u zadacima koji zahtevaju fokusiranu pažnju, analitičku obradu, kauzalno rezonovanje i sistematsko procesovanje (Pham, 2007). Priznajući značaj emocionalnih reakcija i efekat na mere postignuća, pretpostavlja se da će emocionalne reakcije, ujedno i kao subjektivni pokazatelji zadovoljstva, modifikovati odnos između modela podataka i performansi rada. S obzirom da postoji više načina na koji se emocionalne reakcije mogu integrisati u studije upotrebljivosti, kao i više modela merenja emocionalnih dimenzija, izabran je teorijski i metodološki dobro razrađen trodimenzionalni koncept Alberta Mehrabiana – PAD model, koji podrazumeva osnovne dimenzije (1) prijatnosti‐ neprijatnosti, (2) pobuđenosti‐nepobuđenosti i (3) dominantnosti‐submisivnosti koje se doživljavaju u konkretnom kontekstu (Mehrabian, 1991). Ovaj model predviđa da se sredina – interfejs, koja se opaža kao okruženje u kom se zadaci – radne aktivnosti obavljaju, može klasifikovati na onu koja izaziva: (1) uzbuđenje, (2) opuštenost, (3) dosadu i (4) anksioznost (Mehrabian, 1994). II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 94 6.2. Predmet, ciljevi i zadaci istraživanja Predmet istraživanja je analiza kognitivnog stila i emocionalnih reakcija kao individualno‐psiholoških korelata efikasnosti i efektivnosti korišćenja različitih tipova kompjuterskih interfejsa u simulaciji virtuelnog poslovnog okruženja. Efektivnost i efikasnost su mere, koje uz procenu zadovoljstva sistemom, govore o upotrebljivosti sistema. Stoga se implicitno ispituje i procena korisnosti interfejsa jer se ona odnosi na ispitivanje „stepena u kom on može biti korišćen efektivno, efikasno i uz zadovoljstvo, od strane konkretnog korisnika za postizanje konkretnih ciljeva u postojećem kontekstu primene“ (Sandblad, i dr., 2003). U ovom eksperimentalnom istraživanju ispituje se da li postoje razlike u pogledu brzine (mera efikasnosti) i tačnosti (mera efektivnosti) rada na zadacima poslovne primene u dva različita okruženja poslovne informatike (dimenzioni i transakcioni model podataka u osnovi interfejsa), kao i mogućeg efekta kognitivnih stilova i emocionalnih reakcija na mere upotrebljivosti. Za proveru upotrebljivosti modela podataka korišćen je softver poslovne informatike, koji predstavlja sistem za podršku odlučivanju. Ovi sistemi najčešće služe kao alat za pretraživanje informacija i pravljenje izbora među njima (Hubert, 1983). Stoga je kognitivni stil izdvojen kao individualna karakteristika od posebnog značaja. Takođe, kognitivni stil se i inače često doživljava kao ključna intervenišuća varijabla kada je u pitanju radni učinak (Kirton, 2003). Što se tiče samih zadataka, Hjubert (Hubert, 1983) sistematizuje studije koje govore u prilog tome da su karakteristike zadatka zapravo faktor koji dominira pitanjima kognitivnog stila kao prediktora ponašanja. Ukoliko je raznovrsnost zadataka slaba, onda kognitivni stil može biti činilac koji objašnjava veliki stepen varijanse u ponašanju, za razliku od situacije kada su zadaci raznovrsni. Ovde se insistira na značaju prirode problema (strukturisanost/nestrukturisanost). Armstrong napominje da, iako nijedan stil nije generalno bolji od drugih, istraživanja pokazuju da izvesni stilovi mogu biti adekvatni za određene tipove zadataka (Armstrong, 2000). S druge strane, i sami tipovi kognitivnih zadataka se međusobom mogu razlikovati duž kontinuuma po kojima se razlikuju ispitanici (Wilkinson, Maxwell, 1991). II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 95 S druge strane, s obzirom da se emocionalna stanja prepoznaju kao medijatori između situacije, karakteristika ličnosti i konkretnog ponašanja (Mehrabian, 1991), te da su povezana sa preferencijama određenih sredina, subjektivni pokazatelj zadovoljstva interfejsom ovde je posmatran kao potencijalni intervenišući činilac između performansi korišćenja i objektivnih karakteristika sistema (modela podataka). Cilj istraživanja je da se ispita u kojoj meri upotreba različitih tipova interfejsa s obzirom na model podataka koji im je u osnovi, u situaciji simulirane konkretne primene, utiče na brzinu i tačnost rada, ako se imaju u vidu individualne razlike korisnika u pogledu kognitivnog stila i emocionalnih reakcija. Konkretno, cilj istraživanja je bio da se ispita postoji li povezanost kognitivnih stilova metaforičnosti, racionalnosti i empiričnosti sa merama efikasnosti i efektivnosti rada, prilikom izvršavanja zadataka nalaženja informacija korišćenjem dva tipa interfejsa u čijoj osnovi stoje dva različita modela podataka: dimenzioni i transakcioni, kao i da li emocionalne reakcije na date tipove interfejsa u pogledu dimenzija prijatnosti‐neprijatnosti, pobuđenosti‐nepobuđenosti i dominantnosti‐submisivnosti, utiču na pomenute mere efektivnosti i efikasnosti. Stoga bi, pored cilja utvrđivanja razlika između efekata rada u ovim okruženjima, trebalo ispitati postoji li povezanost između mera učinka, emocionalnih reakcija i kognitivnog stila ispitanika, u jednom i u drugom okruženju rada. Shodno tome, zadaci su podrazumevali:  Osmišljavanje korisničkih zadataka poslovne primene i izbor dve paralelne serije ujednačene po složenosti, ciljnoj usmerenosti i predvidivosti  Ujednačavanje uzorka s obzirom na redosled izlaganja modelima  Procenjivanje kognitivnog stila ispitanika  Konstrukciju skale i merenje emocionalnih reakcija ispitanika na modele podataka  Analizu i kvantifikaciju odgovora ispitanika na zadatke primene: sabiranje broja tačnih zadataka po modelu i beleženje vremena rada  Postavljanje i proveru teorijskog modela odnosa promenljivih II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 96 6.3. Hipoteze u istraživanju Polazna hipoteza u istraživanju odnosi se na razlike u pogledu objektivnih mera upotrebljivosti (efikasnosti i efektivnosti) i različitih tipova interfejsa s obzirom na model podataka koji im stoji u osnovi. Naime, s obzirom da su mnoga istraživanja potvrdila činjenicu da karakteristike kompjuterskih sistema, posebno interfejsa mogu uticati na učinak rada (Cockburn, Gutwin, 2009; Salmerón, Cañas, Fajardo, 2005; Zaphiris, i dr, 2002), te da se nekad to odnosi i na koncepte modela podataka (Vujošević, i dr., 2012; Kovačević, Čizmić, Vujošević, 2010; Jones, Song, 2008; Corral, Schuff, St. Louis, 2006; Schuff, Turetken, Corral, 2005; Dowling, Schuff, St. Louis, 2001) očekivalo se da postoje razlike u realnoj upotrebljivosti sistema s obzirom na model podataka koji se koristi: Hyp. 1. efikasnost (brzina rada) i efektivnost (tačnost rada) ispitanika je veća pri korišćenju dimenziono, u odnosu na rad u transakciono modelovanim podacima Na osnovu velikog broj istraživanja koja su zajedno posmatrala dimenzije tačnosti i brzine rada (Chakraborty, Jen‐Hwa Hu, Cui, 2008; Graf, Lin, Kinshuk, 2008; Frias‐Martinez, Chen, Liu, 2008), očekivalo se i da su efikasnost i efektivnost kao objektivne mere upotrebljivosti kompjuterskih sistema, biti u međusobnoj korelaciji, odnosno da: Hyp. 1.1. postoji povezanost između brzine i tačnosti rada, nezavisno od modela podataka (odnosno u oba modela) Ipak, ključne hipoteze u radu ticale su se očekivanog odnosa povezanosti kognitivnih stilova i mera efikasnosti i efektivnosti. Iako su one zasnovane na rezultatima ranijih istraživanja (Mampadi, i dr., 2011; Thomas, McKay, 2010; Chen, Lee, Chang, 2009), treba biti oprezan jer se u studijama kognitivni stilovi definišu i mere na različite načine, što otežava generalizaciju rezultata. Ipak, Rojsov koncept (Royce, 1975) podrazumeva tri relativno opšta stila koja mahom pokrivaju dimenzije i drugih postojećih koncepcija stilova. Na osnovu ranijih istraživanja koja govore u prilog povezanosti kognitivnog stila i brzine i tačnosti rada u različitim interfejs okruženjima (Chakraborty, Jen‐ Hwa Hu, Cui, 2008; Graf, Lin, Kinshuk, 2008; Frias‐Martinez, Chen, Liu, 2008; Stoyanov, Kirschner, 2007; Graf, 2005; Workman, 2004) i sa različitim modelima II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 97 podataka (Lee, 2007; Rau, Choong, Salvendy, 2004; Lin, Davidson‐Shivers, 1996; Melara, 1996; Korthauer, Koubek, 1994), pretpostavljalo se da: Hyp. 2. postoji povezanost kognitivnog stila i efikasnosti i efektivnosti obavljanja zadataka od strane korisnika u različitim interfejs okruženjima (u transakcionom i dimenzionom modelu podataka) Istraživanja su pokazala da su ispitanici koji su koristili čiste ili kombinovane hijerarhijske tipologije podataka imali brže vreme pretrage i niži nivo doživljaja neizvesnosti, dok su mrežne strukture zahtevale više vremena pretrage (Mohageg, 1992; Rada, Murphy, 1992). Razlike između transakcionog i dimenzionog modela podataka su „srodne“ pomenutim razlikama, te očekujemo i ovde slične efekte. S obzirom da se pretpostavlja da mrežne strukture omogućavaju veću fleksibilnost i pokretljivost, te veći izbor alternativnih puteva pretrage, u pitanju je povećanje kompleksnosti strukture, što u psihološkom smislu predstavlja situaciju veće neizvesnosti (Conklin, 1987). Metaforični kognitivni stil, budući da operiše sa simbolima i zasniva se na intuitivnom uvidu preko neposrednog saznavanja, podrazumeva i veću sposobnost tolerancije neizvesnosti i implicitno datih struktura veza (Royce, 1975). Kada su u pitanju racionalni i empirički kognitivni stil, verovatnije je da će oni kod kojih ti stilovi preovlađuju, bolje operisati na osnovu relativno eksplicitno datih veza podataka. Takođe, jedan broj istraživanja govori u prilog tome da postoje razlike u broju grešaka u različitim interfejs okruženjima zavisno od kognitivnog stila korisnika, uz pretpostavku da se greške češće javljaju ukoliko ne postoji kompatibilnost između stila i izgleda sistema (Ozok, Salvendy, 2000; Hayes, Allinson, 1996; Grigorenko, Sternberg, 1995). Stoga su hipoteze uobiličene na sledeći način: Hyp.2.1. empiričnost i racionalnost će biti u pozitivnoj korelaciji sa tačnošću i brzinom rada u dimenzionom modelu podataka, a metaforičnost sa tačnošću i brzinom rada u transakcionom modelu S obzirom da istraživanja idu u prilog činjenici da efikasnost i efektivnost korišćenja interfejsa nisu potpuno nezavisni od zadovoljstva i subjektivne preferencije njegovog izgleda (Ling, Salvendy, 2009; Keller, Stappers, 2001; Bouwhuis, 2000), pretpostavljalo se da su: II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 98 Hyp. 3. emocionalne reakcije korisnika na rad u transakcionom i dimenzionom modelu u korelaciji su sa efektivnošću i efikasnošću korišćenja ovih modela Istraživanja govore o diferencijalnom doživljaju kvaliteta sredine (virtuelnog okruženja) i efekta koji to ima na ponašanje (Lavie, Oron‐Gilad, Meyer, 2011; Sonderegger, Sauer, 2010; Baker, i dr., 2010; Tuch, i dr., 2009; Bonnardel, i dr., 2006; Syarief, Hibino, 2005; Waterworth, Waterworth, 2005). U skladu sa tim, se pretpostavljalo da će, dimenzije pobudljivosti, prijatnosti i dominantnosti (Mehrabian, 1991), kao emocionalne reakcije biti povezane sa objektivnim merama upotrebljivosti. S obzirom da je dimenzija dominantnosti definisana preko stepena u kom se ispitanici osećaju kompetentnim u određenom okruženju (Mehrabian, 1994), a da se okruženja procenjuju nakon iskustva korišćenja, očekivano je da: Hyp.3.1. postoji pozitivna korelacija između emocionalne dimenzije dominantnosti i upotrebljivosti (efektivnosti i efikasnosti) To bi implicitno značilo da ispitanici relativno realno, u sferi emocionalnog doživljaja, procenjuju svoj realni učinak. Dalje, postavlja se pitanje kakav je odnos procene prijatnosti i pobudljivosti sredine i realne upotrebljivosti sistema, te je postavljena hipoteza da ove dve dimenzije zajedno formiraju četiri tipa sredine (Mehrabian, 1996), a koje će imati različite obrasce povezanosti sa brzinom i tačnošću rada. S obzirom da je postojala ideja da što je okruženje prijatnije, i pobudljivije, da će i rad biti brži i tačniji, te sa smanjenjem pobuđenosti, kada sredina dobija na „opuštajućem“ kvalitetu, rad postaje sporiji, ali ne gubi na tačnosti. Ako okruženje ostaje pobuđujuće, ali pri tom postaje neprijatno, „neprijateljsko“, onda se rad ubrzava, što izaziva više grešaka, dok neprijatna i nepobuđujuća okruženja generišu sporiji rad, ali bez obraćanja pažnje na tačnost. Tako se može očekivati da: (1) „izazovna“ (prijatna, pobuđujuća) okruženja pospešuju brži i tačniji rad, (2) „opuštajuća“ (prijatna, ali ne i pobuđujuća) okruženja su adekvatna za sporiji ali rad sa manje grešaka, (3) „neprijateljski“ procenjena okruženja (pobuđujuća i neprijatna), podrazumevaju brži rad sa više grešaka i (4) „monotona“ okruženja (neprijatno nepobuđujuća) generišu sporiji rad sa više grešaka. Na osnovu kategorisanih odgovora, očekivalo se da postoje razlike: II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 99 Hyp. 3.2. između „izazovnog“ okruženja (prijatnog i pobuđujućeg) sa: Hyp. 3.2.1. „opuštajućom“ procenom sredine (prijatno, ne pobuđujuće) u pogledu brzine rada Hyp. 3.2.2 „neprijateljskom“ procenom sredine (neprijatno, pobuđujuće) u pogledu tačnosti rada Hyp. 3.2.3. „monotonim“ okruženjem (neprijatno, nepobuđujuće) u pogledu i brzine i tačnosti rada Hyp. 3.3. između „opuštajućeg“ okruženja (prijatnog i ne pobuđujućeg) sa: Hyp. 3.3.1. „neprijateljskom“ procenom sredine (neprijatno, pobuđujuće) u pogledu brzine i tačnosti rada Hyp. 3.3.2. „monotonim“ okruženjem (neprijatno, nepobuđujuće) u pogledu tačnosti rada Hyp. 3.4. između „neprijateljskog“ okruženja (neprijatnog i pobuđujućeg) sa: „monotonim“ okruženjem (neprijatno, nepobuđujuće) u pogledu brzine rada Naposletku, postavlja se pitanje, kakav je hipotetički model odnosa promenljivih u ovom istraživanju. U testiranju strukturalnog modela odnosa pošlo se od ideje da su promenljive povezane na sledeći način: Hyp 4. Povezanost tačnosti i brzine rada, kao objektivnih mera upotrebljivosti, sa međusobno nekoreliranim varijablama kognitivnog stila i emocionalnih reakcija, varira u zavisnosti od korišćenog modela podataka Slika br. 7. Pretpostavljeni odnosi promenljivih u nacrtu II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 100 Iako mnoga istraživanja govore u prilog tome da su kognitivni i emotivni aspekti ličnosti neraskidivo vezani (Norman, Ortony, Russell, 2003; Ashby, Isen, Turken, 1999), u ovom istraživanju se to nije pretpostavilo jer se ovde emocionalne reakcije nisu posmatrale kao inherentne karakteristike korisnika, već kao posledica specifičnih iskustava u okruženju. Hyp. 4.1. Ne postoji povezanost kognitivnog stila i emocionalnih reakcija. 6.4. Značaj istraživanja U istraživanju je naglašena interdisciplinarna orijentacija sa specifičnim ciljevima u oblasti kognitivne ergonomije, koja, polazeći od postojanja individualnih razlika u pogledu stepena i prirode razvijenosti sposobnosti opažanja, teži prilagođavanju forme prezentovanja podataka u informacionom medijumu (interfejsu) tim razlikama. Ideja je da se uspostavi optimalna usklađenost korisnika i sistema u komunikaciji posredovanoj korisničkim interfejsom. Smatra se da je jedna od slabih tački kompjuterskih sistema nepouzdani korisnički interfejs koji ne ispunjava funkciju u smislu brzine i tačnost kojom korisnik treba da izvrši zadatak. Polazi se od ideje da ove spoljašnje reprezentacije u vidu informacionih displeja treba da budu komplementarne sa unutrašnjim mentalnim reprezentacijama, te da se na taj način obezbedi dodatni kapacitet memorije, kao i da se omogući da se interni procesi i informacione strukture lako opaze zahvaljući njihovim afordansama (Maxion, Reeder, 2005). Istraživanje se uklapa u aktuelna nastojanja studija upotrebljivosti, s obzirom da je trend istraživanja u ovoj oblasti okrenut ka korišćenju kompjutera u realnom kontekstu, sa realnim mogućim poslovnim zadacima, sa idejom što veće personalizacije interfejsa u skladu sa korisničkim potrebama (Stone, i dr., 2005). Upravo u skladu sa tim je opštiji naučno‐društveni cilj ovog istraživanja koje pokušava da pronađe personalne korelate koji mogu biti od značaja za efikasniju poslovnu primenu računara. Kognitivni stil je u ovom kontekstu uzet kao prvi izbor. Smit i Dankli (Smith, Dunckley, 1998) napominju da interfejsi koji ne uzimaju u obzir različite kognitivne stilove korisnika, smanjuju njihovu upotrebljivost. Optimalna II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 101 upotrebljivost bi se mogla postići ukoliko bi se interfejsi prilagodili različitim pristupima obradi informacija (Su, Hwang, Lee, 2003). Posledično, adekvatan dizajn korisničkog interfejsa bi mogao povećati produktivnost sistema, a obraćanje pažnje na ljudski faktor smanjiti mogućnost pojave grešaka, što bi rezultiralo sigurnijom radnom sredinom (Jordan, 1998). Međutim, efikasnost i efektivnost nisu jedine determinante upotrebljivosti (Norman, 2004). Subjektivna procena korisničkog zadovoljstva jeste bitan faktor u studijama upotrebljivosti (Yilmaz, 2006). Tako se ergonomija sve više bavi iskustvenom perspektivom, koja uzima u obzir celokupno iskustvo korisnika (Brave, Nass, 2003). Korisničko iskustvo se sastoji od čitavog niza efekata, uključujući i estetsko iskustvo, iskustvo značenja (smisla), emocionalno iskustvo (Desmet, Hekkert, 2007). Konačno, imajući u vidu nepostojanje jedne sveobuhvatne teorije interakcije kompjuterskog sistema i korisnika, kao i činjenicu da ne postoji najbolji tip interfejsa i modela podataka, ovo istraživanje bi trebalo da bude i pokušaj teorijskog aktuelizovanja pitanja komunikacije između čoveka i mašine, odnosno rada operatora u sistemu upravljanja u savremenijem kontekstu koji podrazumeva personalne računare. Pokušaj formiranja modela odnosa promenljivih trebalo bi da, ako ne ponudi jedno kompletnije rešenje strukture problema, ono da barem ukaže na moguća poboljšanja i buduća istraživanja koja bi pružila plauzibilno objašnjenje interakcije čoveka i kompjutera. 7. Metode, tehnike i način sprovođenja istraživanja 7.1. Operacionalizacija promenljivih Istraživanja korisničkih performansi u studijama upotrebljivosti sistema čovek‐kompjuter uzimaju u obzir četiri osnovne oblasti bihejvioralnih faktora: (1) kognitivne karakteristike (stil odlučivanja, upotreba i obrada informacija), (2) komunikacione karakteristike (percepcija, stavovi, ulazne i izlazne informacije), (3) emocionalne karakteristike (frustracije, strahovi, raspoloženja, zadovoljstvo), (4) demografske karakteristike (starost, obrazovanje, pol) (Vasarhelyi, 1977). Komunikacione karakteristike su u ovom istraživanju prepoznate s obzirom na izgled interfejsa, model podataka (ulazne informacije) i imaju status nezavisne II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 102 varijable, odnosno dimenzije kojom se manipuliše u eksperimentalnom nacrtu ‐ stimuluse. Sami zadaci primene, takođe se odnose na ulazne informacije, ali je njihov status kontrolne varijable, jer su oni ujednačeni i kontrolisani s obzirom na složenost, ciljnu usmerenost i predvidivost, i u oba modela podataka i u svim kombinacijama zadataka. Efektivnost i efikasnost, kao izlazne informacije, imaju status zavisne varijable koja se meri s obzirom na varijablu model podataka. Kognitivne karakteristike su predstavljene varijablom kognitivnog stila koji se odnosi na različite pristupe saznavanju, i ona je individualno‐psihološka varijabla sa statusom intervenišuće varijable. Emocionalne karakteristike su predstavljene na osnovu emocionalnih reakcija korisnika i takođe se očekuje da intervenišu između eksperimentalnih uslova (model podataka) i mera učinka. Starost, pol i obrazovanje su kontrolne varijable koje su u uzorku ujednačene. Početno iskustvo je ujednačeno obukom, ali se njime manipuliše i na osnovu redosleda izlaganja modela. 7.1.1. Model podataka – eksperimentalni stimulus Korisnički interfejs je dat u obliku više prozora u kojima su predstavljeni podaci, njihovi odnosi i mogućnosti za manipulaciju na osnovu kojih korisnik dolazi do traženih informacija. Model podataka koji stoji u osnovi interfejsa je kategorisana varijabla varirana na dva nivoa: transakcionom i dimenzionom. Dimenzioni model podataka u softverskom inženjerstvu grafički se predstavlja takozvanom zvezdastom šemom, a transakcioni takozvanom mrežnom šemom. Operacionalizacija modela omogućena je zahvaljujući simulaciji aplikacije poslovne inteligencije, napravljene za potrebe eksperimenta, a po uzoru na slične aplikacije koje se zaista koriste u poslovanju (Vujošević, 2012). Dva softverska paketa, transakcioni i dimenzioni, imala su interfejs podeljen vertikalno na dva prozora. U levom prozoru nalazila se lista tabela u kojima su bili podaci. Korisnik je mogao klikom mišem na tabelu da vidi imena kolona te tabele. Klikom na naziv kolone u desnom prozoru interfejsa otvarali su se svi podaci iz kolone. Ukoliko bi se kliknulo na više od jedne kolone, to je omogućavalo uvid u postojeće kombinacije vrednosti iz kolona, ne samo za kolone koje pripadaju istoj tabeli, nego i za one koje joj ne pripadaju, a u tom slučaju aplikacija je vodila računa o II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 103 spajanjima tabela. Odgovori na zadatke su traženi gledanjem (pretragom) po selektovanom skupu, odnosno zapisu vraćenom operacijom selekcije koja je izvršena klikovima nad nazivima kolona. Aplikacija se sastojala od podataka koji su predstavljali fiktivni skup stavki (uzorak) od 80 zapisa sa prodajnih kasa i pratećih opisnih tabela. Svi podaci su osmišljeni tako da izgledaju kao pravi zapisi sa prodajnih kasa, ali nisu korišćena imena stvarnih proizvoda, prodavnica, preduzeća, ljudi, kako bi se predupredile asocijacije koje bi mogle da utiču na proces rešavanja zadatka. Dva tipa interfejsa koja su se razlikovala s obzirom na model podataka u osnovi, dimenzioni i transakcioni, razlikuju se po stepenu dostupnosti, transparentnosti i manipulativnosti podataka na reprezentacijskom nivou. Naime, dimenziono modelovani podaci su dati u osam tabela, od kojih je jedna bila tabela fakata, a sedam tabela su predstavljale tabele dimenzija (koncept dimenzionog modela , kao i detaljnog dijagrama objekta i veze, dati su na slikama br. 8.b., 8.d.). Transakciono modelovani podaci su, s druge strane, bili raspoređeni u šesnaest relacionih tabela (koncept transakcionog modela je dat na slikama br. 8.a., 8.c.). Rezultat ovih razlika na konceptualnom nivou svodi se na to da su transakciono modelovani podaci bili prikazani u čak šesnaest, za razliku od osam tabela sa kojima se operisalo u dimenzionom modelu. Rešavajući bilo koji zadatak tokom eksperimenta učesnici su bili izloženi uticaju nekoliko karakteristika modela po kom su podaci bili modelovani. Naravno da su učesnici prilikom korišćenja transakcionog modela pred sobom imali duplo više tabela, nego kada su slične zadatke radili u dimenzionom okruženju. Na primer, podaci koji su u transakcionom modelu podrazumevali integraciju informacija iz dve tabele Faktura i Stavka fakture, u dimenzionom modelu su se nalazili u jedinstvenoj tabeli. Sve zahvaljujući tome što je rad u dimenzionom modelu podrazumevao tabele koje su se zvale dimenzijama. Ove razlike nisu samo na nivou broja tabela ili potrebe za ukrštanjem tabela nasuprot neposrednoj datosti, već se razlikuju i po logici na osnovu koje su stukturisane veze u bazi, a koje je neophodno shvatiti. Uticaj ovih razlika na efektivnost i efikasnost korisnika prilikom korišćenja modela je neosporan, i to mahom u korist dimenzionog modela, mada se pokazalo da su za neke vrste II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 104 zahteva transakcioni za nijansu upotrebljiviji (Vujošević, i sar., 2012). Međutim, s obzirom na neophodnost da se prilikom korišćenja aplikacije formira i odgovarajući mentalni model na osnovu različitih informacionih i konceptualnih modela, moguće je da postoje individualne razlike u pogledu uspešnosti njihovog korišćenja koje zavise od kognitivnih karakteristika korisnika. Slika 8.a. Dijagram koncepta transakcionog modela upotrebljenog u eksperimentu Slika 8.b. Dijagram koncepta dimenzionog modela upotrebljenog u eksperimentu21 21 Od sedam tabela dimenzija, dve nisu imale odgovarajuće u transakcionom modelu (tzv. Datumska i Dnevna dimenzija), dve dimenzije su odgovarale svaka po jednoj tabeli transakcionog modela (Promotivna dimenzija nasuprot Promotivna kampanja i Snabdevačeva dimenzija nasuprot Snabdevač). Zatim, jedna dimenzija je odgovarala dvema tabelama transakcionog modela (Dimenzija opisa plaćanja nasuprot Metoda plaćanja i program plaćanja), a dve dimenzije u dimenzionom modelu imale su odgovarajućih pet tabela u transakcionom (Dimenzija proizvoda nasuprot Proizvod, Cenovnik, Način izlaganja, Proizvod po ugovoru, Ugovor o nabavci, i Dimenzija II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 105 Slika br. 8.c. Dijagram objekta i veze transakcionog modela upotrebljenog u eksperimentu prodavnice nasuprot Maloprodajni objekat, Referiše za objekat, Referiše za mesto, Referiše za okrug, Referiše za region). (Vujošević i dr., 2012). II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 106 Slika br. 8.d. Dijagram objekta i veze dimenzionog modela upotrebljenog u eksperimentu 7.1.2. Uzorak zadataka – eksperimentalni stimulus Kako su za upotrebljivost softvera bitne i karakteristike aktivnosti koje se obavljaju (Stone, i dr., 2005), posebno je bilo važno izabrati adekvatan skup II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 107 zadataka. Od 36 zadataka napravljenih za potrebe eksperimenta, bilo je potrebno izdvojiti dva seta od po 6 zadataka, tako da se 6 njih radi u jednom, i 6 u drugom modelu podataka. 12 zadataka uvrštenih u istraživanje trebalo je da predstavlja reprezentativni uzorak zahteva s obzirom na složenost, ciljnu usmerenost (jasnoću cilja) i predvidivost ishoda, odnosno mogućnost rešavanja zadatka prečicama (heuristikama)22. Zadaci su tako osmišljeni da odgovaraju realnom scenariju korišćenja iz domena poslovne informatike (iako su podaci izmišljeni). Ispitanici su rešavali dve paralelne forme od po 6 zadataka čije izvršavanje zahteva pretragu po podacima koristeći prvo jedan, pa drugi model. Primeri zadataka nalaze se u Prilogu br. 1.6., kao i princip slučajne raspodele grupe zadataka s obzirom na redosled modela podataka i mesto sedenja (Prilog br. 1.2.). U cilju što čistijeg eksperimentalnog nacrta i što pouzdanijih rezultata (čak i sa aspekta mogućeg prepisivanja među studentima), uvršteno je ukupno 20 grupa zadataka (s obzirom na redosled rada). Te grupe zadataka poticale su iz pet grupa zadataka koje se međusobno razlikuju po redosledu prezentovanja (a ili b redosled) – 10 paketa, i po izvoru podataka. Različiti izvor podataka je podrazumevao da su u inače identičnim zadacima po zahtevima od ispitanika, promenjeni samo brojevi sa kojima treba da se operiše. Rečeno je da je zapravo postojalo pet zaista različitih paketa, ali su oni činili zvanično dve grupe od pet paketa za transakcioni, i pet za dimenzioni model. Pri tom, bilo je neophodno približno ujednačiti broj i redosled paketa prilikom rada u jednom i u drugom modelu (videti Tabelu br. 1.2.1. u Prilogu br. 1.2). 7.1.3. Kognitivni stil i PEP skala Kada su kognitivne varijable u pitanju uobičajeno je da se kao mera učinka uzimaju u obzir intelektualne sposobnosti. Međutim, iako varijabla intelektualnih sposobnosti može imati značajan efekat na brzinu i tačnost rada, ona nije uključena 22 U prethodnim istraživanjima (Vujošević, Kovačević, Čizmić, 2010; Vujošević, i dr., 2012) u kojima su primenjena svih 36 zadataka, pokazano je da ih je moguće kategorisati na osnovu ove tri dimenzije, te da se svaki tip zadatka ponaša relativno predvidivo s obzirom na model podataka. Naime, prevashodni cilj ovih istraživanja bio je s jedne strane, analiza razlika dva modela podataka s obzirom na vrstu zadataka (Vujošević, i dr., 2012), i značaj redosleda izlaganja modela za efektivnost i efikasnost (Vujošević, Kovačević, Čizmić, 2010). U prvom slučaju eksperimentalni nacrt je bio sa nezavisnim grupama, gde su različiti ispitanici radili u različitim modelima, dok je drugi bio ponovljeni eksperimentalni nacrt. II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 108 u ovo istraživanje. S jedne strane, smatralo se da analiza ove veze ne bi imala veliku informativnu vrednost jer se intelektualne sposobnosti i inače operacionalizuju preko toga koliko neko može da uradi u određenom vremenskom periodu. Iako i kognitivni stil i sposobnosti utiču na izvšenje kognitivnog zadatka, učinak je najčešće pozitivno koreliran sa sposobnošću, nezavisno od vrste zadatka i situacionih faktora, za razliku od kognitivnog stila kod kog efekat zavisi i od prirode zadatka i konteksta (Sadler‐Smith, 2002). Imajući u vidu da su predmet istraživanja razlike s obzirom na kontekst, kognitivni stil je bio varijabla od izbora. S druge strane, neki autori naglašavaju da kognitivni stil može biti bolji prediktor individualnog uspeha u nejasnim, dvosmislenim test situacijama, odnosno na zadacima u kojima postoji pogrešna direkcija, nego što je to slučaj sa opštom inteligencijom ili situacionim faktorima (Sternberg, Zhang, 2001). U tim situacijama kontekst provocira sheme koje nisu relevantne, čak ni kompatibilne sa zadatkom (Pascual‐Leone, Baillargeon, 1994), odnosno ispitanici se oslanjaju na poznate obrasce ponašanja. Takođe, kada je postignuće u pitanju, intelektualne sposobnosti postavljaju opseg mogućeg postignuća i relevantnu gornju granicu iznad koje stil postaje ključna determinanta uspeha (Hough, Ogilvie, 2005). Zbog toga što nas ovde interesuje efekat stepena slaganja između zahteva situacije i individualnog stila na povećanje ili smanjenje učinka, kognitivni stil je odabran kao ključna varijabla istraživanja. Iako postoji relativno slaganje u pogledu definisanja, kognitivnog stila kao: „preferiranog i uobičajenog načina na koji osoba opaža, predstavlja, organizuje i analizira informacije“(Entwistle, Peterson, 2004), problem je u činjenici da postoji veliki broj mogućih pristupa konceptualizaciji fenomena i shodno tome, veliki broj mogućih načina operacionalizacije23. Rojsova koncepcija kognitivnih stilova pokriva širok teorijski 23 Samo u istraživanjima koja kognitivni stil posmatraju u kontekstu interakcije korisnika i kompjutera, on se ispituje i objašnjava preko sledećih koncepata: (1) Slikovno/verbalno i holističko/analitičke dimenzije (Riding`s Imagers/Verbalizers and Wholist/Analytic dimensions; Riding, Rayner, 1998), (2) Indeks kognitivnog stila (CSI: Cognitive Styles Index; Allinson, Hayes, 1996), (3) Analiza kognitivnog stila (CSA: Cognitive Style Analysis; Riding, 1991), (4) Potreba za strukturom u kombinaciji sa Potrebom za razumevanjem (Need for structure: Neuberg, Newsom, 1993; Need for cognition: Cacioppo, Petty, 1982; Cavazos, Campbell, 2008), (5) Sternbergov inventar stilova mišljenja (Sternberg’s Thinking Style Inventory, Sternberg, 1997), (6) Kategorije asimilatora i istraživača (assimilatior/explorer; Goldsmith, 1986), (7) Majer‐Brigsov inventar ličnosti (MBTI: Myers, McCaulley, 1985), (8) Traženje/izbegavanje senzacija (sensation seeker/avoider: Zuckerman, 1979), (9) Površinske i dubinske strategije (deep/surface, Biggs, 1978), II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 109 opseg strategija mišljenja (Royce, 1964), i iako je sama teorija na kojoj je zasnovana vrlo složena, procena individualnih razlika u pogledu kognitivnog funkcionisanja je srazmerno jednostavna i relativno dobro metrijski proverena. Rojs (Royce, 1964) je na osnovu svoje teorijske koncepcije konstruisao instrument Psihoepistemološki profil (PEP: Psycho‐epistemological profile), za procenu stepena zastupljenosti svakog od tri definisana kognitivna stila: racionalnog, empiričnog i metaforičkog. Skala je konstruisana sa ciljem identifikovanja „individualnih profila epistemološke hijerarhije ispitanika, na osnovu rasporeda u preferenciji saznajnih dimenzija racionalnosti, metaforičnosti i empiričnosti pri kognitivnim procesima.“ (Royce, 1975, 68). Ove tri dimenzije izdvojene su faktorskom analizom kao relativno nezavisni epistemološki pravci saznavanja, što čini svojevrsnu potvrdu Rojsove teorije. Operacionalni opis skala: - skala metaforičnosti: kvantifikuje osobine koje ukazuju na stepen korišćenja intuitivnih saznajnih procesa, u okviru simboličkog mišljenja (saznavanje neposrednim čulnim iskustvom na osnovu analogije između opaženog i već postojećih unutrašnjih elemenata; saznavanje kroz procese simbolizacije, sa univerzalnošću uvida kao kriterijumom istinitosti), - Skala racionalnosti: podrazumeva logičke saznajne procese u osnovi i vrednovanje saznanja na osnovu unutrašnje logičke konzistentnosti u procesu analitičkog i sintetičkog mišljenja odnosno formalnog obrazovanja pojmova (saznavanje putem mišljenja, dedukcijom iz podataka dostupnih saznanjem i procenom smislenosti, odnosno logičke sledstvenosti iz premisa kao načinom verifikacije) - Skala empiričnosti: podrazumeva perceptivne procese, usmerena je ka spoljnoj realnosti i u njoj traži dokaze i doslednost (podrazumeva procese koji su usmereni na čulno saznavanje, senzorno iskustvo, posmatranjem (10) Vizuelno/verbalni tipovi (visualizer/verbalizer; Richardson, 1977), (11) Zavisnost/nezavisnost od polja (Witkin`s field dependence/independence dimension; Witkin, i dr., 1962), (12) Kirtonov adaptor‐inovator inventar (KAI: Kirton Adaptation Index; Kirton, 1976), (13) Paskove dimenzije holizam/serijalizam (Pask`s holism/serialism dimension; Pask, 1976), (14) Refleksivnost/implusivnost (reflection/impulsivity: Kaegan, 1966), (15) Divergentnost/konvergentnost (divergent/convergent: Hudson, 1966). (Preuzeto i integrisano iz: Moskvina, Kozhevnikov, 2011; Kozhevnikov, 2007; Riding, Rayner, 1998;). II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 110 pojedinačnih fenomena –oseta, iz kojih se induktivnim putem formira opažaj, čija istinitost se procenjuje na osnovu valjanosti percepcije). Poslednja revizija ove skale (forma VI), od strane Rankurta i Diona (Rancourt, Dionne, 1982), sadrži 90 stavki, po 30 za svaki stil, koje su poređane slučajnim redosledom, a na koje subjekat treba da da stepen slaganja na petostepenoj skali Likertovog tipa. Skorovi na skalama racionalizma (saznavanje putem mišljenja i logičke misli), empiricizam (saznavanje putem čula) i metaforizam (saznavanje putem prepoznavanja obrazaca, uvida i osećanja), govore o stepenu u kom osoba bira određeni način pristupanja stvarnosti (Strano, 1989). Metrijske karakteristike skale su mahom proveravane na američkoj populaciji. Pokazano je da je test‐retest pouzdanost za skalu empiričnosti alfa=.87, a za skale racionalnosti i metaforičnosti alfa=.68, odnosno alfa=.66, u intervalima od 3 do 9 meseci (Royce, Mos, 1980). Na rezultatima u ovom istraživanju, interna konzistentnost skala je bila, za skalu metaforičnosti: alfa=.83; za skalu racionalnosti alfa=.66 i za skalu empiričnosti alfa=.70 (Videti Tabelu br. 2.1.1. u Prilogu 2.1.). Provera interne konzistenosti skale pokazala je da su sve stavke doprinose i u korelaciji su sa totalnim skorom. Interkorelacije između dimenzija su umereno pozitivne (r=.51 do r=.63), što govori u prilog njihovoj povezanosti ali i da su u dovoljnoj meri nezavisne jedna od druge da ih je smisleno posmatrati kao tri različite skale. Pouzdanost se kreće u opsegu od alfa=.77 do alfa=.88 (Strano, 1989). Muisova je sprovela konfirmatornu faktorsku analizu PEP‐a i dobila da 86% varijanse biva objašnjeno sa tri predložena faktora (Muis, 2008). Validnost skale je proveravana od strane više autora i ona pokazuju da PEP može da diferencira osobe različitih profesionalnih grupa (Royce, Mos, 1980), te da postoji veza između stilova i oblasti naučnih interesovanja (Kersley, 1976), kao i da postoje polne razlike u pogledu stepena izraženosti stilova (Strano, 1989). Interesantno je i da je Kersli (Kersley, 1976) našao da postoji sličan obrasac rešavanja zadatka između kompjuterskog simulacionog modela programiranog da se ponaša u skladu sa svakim od epistemoloških stilova, i studenata sa odgovarajućim stilom. Tako, izvestan broj studija pokazuje da postoji visoka korelacija između načina rešavanja problema i kognitivnog stila (Muis, 2004; Muis, 2008) i razlika u pogledu metakognitivne regulacije između studenata različito II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 111 profilisanih s obzirom na kognitivni stil (Muis, Franco, 2010; Stockton, 2010). Konstrukt validnost je takođe proveravana poređenjem sa srodnim testovima (Mos, Wardell, Royce, 1974). 7.1.4. Modifikovani PAD model emocionalnih reakcija Emocionalni aspekt upotrebljivosti se u ovom istraživanju odnosi na emocionalne reakcije, odnosno: „emocionalna situaciono određena i tranzitorna stanja“ (Russell, 1979), koja su posledica reakcija na kvalitete inherentne sredini (Mehrabian, Russell, 1974). Od više mogućih pristupa procenjivanju emocionalnih reakcija24, ovde se krenulo od dobro razrađene Mehrabijanove teorije (Mehrabian, 1994) i njegovog PAD inventara emocionalnih stanja koji meri tri nezavisne dimenzije ‐ skale: (1) prijatnost‐neprijatnost, (2) pobuđenost‐nepobuđenost, (3) dominantnost‐submisivnost. Prijatnost je definisana kao pozitivan afekat izazvan sredinskim činiocima, za razliku od neprijatnosti kao posledice sredinskih činilaca koji indukuju negativno obojena emocionalna stanja. Pobuđenost se odnosi na kombinaciju fizičke aktivnosti i mentalne budnosti. Dominantnost je osećanje kontrole nad situacijom, a submisivnost doživljaj vođenosti i uslovljenosti situacionim činiocima („žrtva situacije“), bez voljne kontrole i slobode izbora i odlučivanja. Na osnovu teorijskog i metodološkog okvira za opisivanje i merenje emocionalnih stanja koje nudi Mehrabijan (Mehrabian, 1994), kao i ponuđenih korelata za preferencije kombinacija između situacionih varijabli i aktivnosti (Mehrabian, Wihardja, Ljunggren, 1997), ovde se formira jedna modifikovana skala 24 Popularan je tzv. integrativni metod analize poznat kao Šererov višedimenzionalni model emocija (Scherer`s multi component model of emotion; Scherer, 2005) koji strukturiše opseg relevantnih metoda merenja emocija koje se povezuju sa pet emocionalnih komponenti: subjektivna osećanja, facijalnu ekspresiju, fiziološke reakcije, kognitivne procene i bihejvioralne tendencije. Metodama procene emocija se može pristupiti na dva načina: (1) diskretni pristup (skale likertovog tipa, intervalne skale‐rangiranje iskustva i nominalne skale – izbor imena stanja) i (2) dimenzioni pristup (u okviru kog određeno afektivno stanje može biti pozicionirano u višedvodimenzioni prostor. Trodimenzioni instrument koji se sastoji od tri niza slika koje vizuelno predstavljaju, na devetostepenoj skali, stanja u tri dimenzije: valencu, pobuđenost i tenziju (dominantnost) (SAM: Self Assessment Manikin; Lang, Bradley, Cutbert, 2005). Postoje i tzv. četvorostepene skale kao što je Spisak Aktivacionih i Deaktivacionih prideva (AD ACL: Activation Deactivation Adjective Check‐List; Thayer, 1986) koja procenjuje prideve grupisane u skale energije, umora, tenzije i smirenosti (Prema: Chorianopolos, Spinellis 2006). II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 112 čije su tvrdnje osmišljene u skladu sa potrebama procene virtuelnog okruženja u kom su korisnici obavljali zadatke. Na osnovu preliminarnog istraživanja, gde je ispitanicima data skala od 85 stavki, za koje se pretpostavljalo da opisuju tri pomenute dimenzije, izdvojene su 34 stavke kao relevantne (slično kao u originalnom instrumentu). Međutim, za razliku od originalne skale (Mehrabian, 1994) na kojoj postoji 16 stavki prijatnosti (Pleasure: 8 sa pozitivnim predznakom i 8 sa negativnim), 9 stavki na skali pobudljivosti (Arousal: 4 pozitivne i 5 negativnih) i 9 stavki na skali dominantnosti (Dominance: 4 pozitivne i 5 negativnih), u ovoj verziji: Skale prijatnosti (P) imaju ukupno 11 stavki (7 sa pozitivnim i 4 sa negativnim predznakom), Skale pobudljivosti (A) 12 stavki (8 pozitivnih i 4 negativne) i Skale dominantnosti (D) 11 stavki (5 pozitivnih i 6 negativno konotirane). Skala je osmišljena tako da se emocionalni doživljaj procenjuje na petostepenoj skali od 1 do 5 (a ne na devetostepenoj, od ‐4, do +4, kao u originalnoj verziji). Konačna verzija skale data je u Prilogu br. 1.8. Ova skala, iako Likertovog tipa, podseća i na situaciju prinudnog izbora u kom procenjivač u isto vreme procenjuje oba okruženja, i to nakon korišćenja i jednog i drugog modela podataka. Praktično, u pitanju su dve skale povezane samo konkretnim opisom doživljaja, a koje se zadaju u isto vreme. Ideja je bila da se na taj način pojačaju eventualne razlike u doživljaju, odnosno da se pojača diferencijalni efekat okruženja i pospeši situaciona svesnost procenjivača. U našoj verziji skale imaju nešto nižu unutrašnju konzistentnost od originalne (videti Tabelu br. 2.3. u Prilogu br. 2): Skala prijatnosti ima alfa=.90 za transakcioni, odnosno alfa=.89 za dimenzioni (u odnosu na originalnu skalu alfa=.97; Mehrabian, 1994), Skala pobuđenosti ima alfa=.64 za transakcioni, odnosno alfa=.67 za dimenzioni model (u odnosu na visoku konzistentnost originalne skale alfa=.89; Mehrabian, 1994), Skala dominantnosti ima alfa=.84 za transakcionu, odnosno alfa=.81 za dimenzionu (u odnosu na originalnu alfa=.80; Mehrabian, 1994)25. 25 Vidimo da je samo skala pobuđenosti relativno nekonzistentna, što se može objasniti činjenicom da pobuđenost može biti i pozitivna i negativna (iritiranost), odnosno pretpostavkom da je II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 113 Na osnovu dobijenih srednjih vrednosti (medijane) za ove tri skale, određene su kategorije niske i visoke pobuđenosti, te niske i visoke dominantnosti (submisivnosti) i nisko i visokog zadovoljstva, zajedno za oba modela (videti Tabelu br. 4.3.1. u Prilogu br. 4). Na osnovu toga su ove varijable transformisane u kategoričke varijable koje opisuju okruženja na četiri načina: izazovnu, opuštajuću, neprijateljsku i monotonu (ukoliko se dimenzija dominantnosti isključi), odnosno osam načina, uz dimenziju kontrole: (1) sredina doživljena kao savladiv izazov: rad u okruženju se doživljava kao izazov (jer je prijatno i pobuđujuće), a s obzirom da postoji doživljaj kontrole u pitanju je savladiv izazov (2) sredina doživljena kao nesavladiv izazov: okruženje se doživljava kao izazovno (prijatno i pobuđujuće) ali osoba doživljava da nema kontrolu nad sredinom (3) sredina se doživljava lagodnom: okruženje je prijatno, ali ne i pobuđujuće, a osoba doživljava da lako može da je kontroliše (4) sredina se doživljava prepuštajuće: osoba se prepušta prijatnom i umirujućem okruženju i gubi kontrolu nad njom (5) sredina se doživljava „pokorenom“ (neprijateljstvo‐dominacija): sredina je neprijatna i uznemirujuća, ali osoba je drži pod kontrolom (6) sredina se doživljava potčinjavajućom (dominirajućom) (neprijateljstvo‐ submisivnost): sredina je neprijatna i uznemirujuća i uz to osoba nema doživljaj kontrole nad njom (7) sredina se doživljava dosadnom: sredina je neprijatna i nepobuđujuća i osoba je lako kontroliše, što izaziva dosadu (8) sredina se doživljava umrtvljujućom (pasivnom): sredina je neprijatna, nepobuđujuća i nekontrolisana, što osobu potpuno pasivizuje. 7.1.5. Merenje efektivnosti i efikasnosti Iako postoji širok dijapazon mera upotrebljivosti u hipertekstualnom okruženju, najčešće se one svode na efikasnost i efektivnost kao pokazatelje Mehrabijan uspeo da načini skalu u kojoj su dimenzije pobuđenosti i prijatnosti nezavisne, što ovde nije u potpunosti slučaj. II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 114 postignuća, odnosno učinka na zadacima (Bouwhuis, 2000). Tako su u ovom istraživanju, ukupno vreme potrebno da se uradi svih šest zadataka – efikasnost, i broj tačno rešenih zadataka po modelu – efektivnost, predstavljeni kao dve kontinuirane zavisne varijable. Efektivnost se odnosi na stepen u kom je cilj zadataka uspešno postignut (procenat korisnika koji su bili sposobni da završe dati zadatak) i najčešće se operacionalizuje preko broja rešenih zadataka ili prebrojavanjem grešaka koje je napravio. Tako je i u ovom istraživanju efektivnost merena prebrojavanjem tačnih odgovora za svaki model, a na osnovu pregledanja formulara za odgovore koji su davali ispitanici, te poređenjem njihovih odgovora sa tačnim rešenjima. Efikasnost se odnosi na količinu resursa koju je korisnik upotrebio ne bi li postigao cilj. Ona može biti merena devijacijom od optimalnog korisničkog ponašanja (vreme rešavanja zadatka, broj akcija koje su korisnici upotrebili da bi izvršili zadatak). Uobičajeno je da se efikasnost meri brzinom ili brojem potrebnih koraka da bi se izvršio neki zadatak. Ovde je efikasnost procenjivana na osnovu vremena potrebnog da se svaki pojedinačan, i svi zadaci u okviru jednog modela urade (sumarni skorovi). Ispitanici su imali instrukcije da postupak i rešenje zadatka ubeleže na za to predviđeno mesto u formularu. Na tom formularu beležili su u tačno vreme u trenutku kada je dat znak za početak rada (odnosno kada su počeli da rade na svakom pojedinačnom zadatku), te da zabeleže vreme kada su ubeležili odgovor koji im je tražen za svaki pojedinačni zadatak (Izgled Formulara je dat u Prilogu 1.7.)26. 26 U cilju što boljeg praćenja dinamike rada, u sali je na video projektoru bio instaliran sat sa velikom štopericom koja je pokazivala vreme do u sekunde. Nakon eksperimenta, vreme je transformisano u sekunde na taj način što se oduzimalo realno vreme završetka zadatka od vremena kad je počet rad, odnosno završen prethodni zadatak. Na taj način se smanjila subjektivnost odgovora ispitanika u pogledu vremena potrebnog za rešavanje zadataka (Videti sliku 1.9.1.a. u Prilogu 1.9.). Napomena: ukoliko su studenti pravili pauzu između dva zadatka, beležili su sa strane vreme kad su ponovo počeli sa radom. II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 115 7.2. Uzorak ispitanika i kontrolne promenljive S obzirom da se pokazalo da pol (Cooper, 2006), starost (Madden, 2006), obrazovanje (Chevalier, Kicka, 2006), znanje, iskustvo i očekivanja (Roth, i dr., 2010; Santa‐Maria, Dyson, 2008; Spool, 2008; Oulasvirta, i sar., 2005) mogu uticati na performanse rada u različitim interfejs okruženjima, u uzroku su na različite načine kontrolisani ovi parametri. Starost i obrazovanje ispitanika su kontrolisani na taj način što su ispitanici u celokupnom uzorku bili studenti prve godine istog fakulteta, u opsegu od 18 do 23 godine starosti. Iako su posedovali izvesno iskustvo rada na kompjuteru, niko nije imao prilike da radi u aplikacijama poslovne informatike, te njihova očekivanja od sistema i transfer znanja nisu mogli biti pod uticajem prethodnih sličnih sistema. Takođe, svi ispitanici su prošli jedinstvenu obuku u korišćenju programa, uz pomoć standardizovanog uputstva i instrukcija eksperimentatora (izgled uputstva je dat u Prilogu 1.4. i 1.5.). Konačno, grupe ispitanika su bile ujednačene s obzirom na model podataka u kom se radilo. Konačan uzorak je činilo 303 studenta prve godine Fakulteta organizacionih nauka27, koji su slučajnim uzorkovanjem raspoređeni u dve grupe ujednačene po relevantnim promenljivim: (1) TD grupa koja je radila zadatke prvo u transakcionom, pa onda u dimenzionom modelu podataka, (2) DT grupa koja je radila zadatke prvo u dimenzionalnom, pa onda u transakcionom modelu podataka. Raspodela po grupama i polu, data je u Tabeli br. 1, u kojoj vidimo da je u obe grupe bilo više ispitanika ženskog pola, što je u skladu sa činjenicom da je i u celokupnom uzorku zastupljenost ovog pola bila veća (56.77% naspram 43.23%). S obzirom da se učestvovanje u eksperimentu odvijalo u vannastavnim terminima, te da su studenti morali dolaziti vikendom, i odvojiti minimum dva sata samo za eksperiment, oni su bili motivisani dodatnim bodovima za predmet Psihologija. Druga faza motivisanja odnosila se na problem održavanja pažnje i savesnog učešća u eksperimentalnim uslovima, sa ciljem da se ponašaju kao da su 27 Iako je u eksperimentu učestvovalo ukupno 360 ispitanika, nisu svi rezultati ušli u konačnu obradu. Dve grupe ispitanika (njih čak 40), morale su biti odbačene kao nevaljane zbog problema sa zastojem rada softvera koja je izazvala stresnu situaciju. Jedan od razloga je bilo i previđanje značaja zajedničkih instrukcija i obuke, koja je u narednim grupama uvedena. Ostalih 17 ispitanika nije ušlo u uzorak nakon kontrole odgovora, kada se zaključilo da nisu pažljivo pristupili radu. Tako da možemo reći da su se odgovori nekih 84% ispitanika smatrali validnim. II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 116 zaista korisnici softvera. Kontrola ovog vida motivacije sastojala se u praćenju rada tokom eksperimentalne procedure i kontrolisanja popunjenih odgovora na kraju28 Tabela br. 1. Uzorak ispitanika s obzirom na pol i redosled izlaganja modela (TD – transakciono dimenzioni redosled; DT – dimenziono transakcioni redosled) pol frekvence procenti muški TD 66 21.45 DT 67 21.78 ukupno 133 43.23 ženski TD 82 27.38 DT 88 29.39 ukupno 170 56.77 ukupno TD 148 48,8 DT 155 51,2 ukupno 303 100,0 7.3. Procedura sprovođenja eksperimenta Eksperiment se održavao u grupama od 20 ispitanika po terminu, u računarskoj sali Fakulteta organizacionih nauka, opremljenoj sa 22 umrežena kompjutera. Termini eksperimenta su zbog zauzetosti sala bili zakazivani subotom i nedeljom i to u periodima kada nema dodatne nastave u njima. Tokom vikenda je bilo zakazivano po tri termina dnevno (primer rasporeda zakazivanja nalazi se u Prilogu br. 1.1.) u razmacima od po tri i po sata (oko tri sata po grupi). Ukupno je, u toku zimskog semestra (novembar i decembar) školske 2009./2010., kroz eksperimentalne uslove prošlo 360 ispitanika u okviru 18 termina, u 6 dana, sa po tri termina dnevno. Ispitanici su nakon kratkog uvodnog pozdravljanja i upoznavanja za onim što treba da rade, popunjavali PEP, za šta im je trebalo oko 25 minuta. Nakon toga su prolazili kroz kratku obuku korišćenja aplikacije koja je trajala nekih 15 minuta. Učesnici su obučavani da pristupaju podacima preko tipičnog okruženja iz domena tehnologija poslovne inteligencije. Ova obuke je podrazumevala samo 28 Atmosfera odvijanja eksperimenta prikazana na slici 1.9.1.a. i 1.9.1. b. u Prilogu 1.9. II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 117 snalaženje u okruženju, a ne i instrukcije za tumačenje podataka. Zbog toga se smatralo da obuke ne interferira sa ciljem istraživanja29. Tako su se korisnici sistematski obučavali da sa što manje napora koriste softver, što je ujedno i ujednačavalo njihovo prethodno iskustvo. Obuka je uključivala kako demonstrativan rad na kompjuteru čiji ekran je projektovan na zidu, tako i detaljno uputstvo za upotrebu okruženja na jednoj A4 strani teksta sa obiljem grafičkih isečaka iz interfejsa (Prilog br. 1.3.). Odmah nakon obuke deljen je materijal za rad. Redosled modela podataka (neutralisanje dejstva redosleda izlaganja stimulusima na eksperimentalne uslove) i grupa rasporeda zadataka (zbog onemogućavanja oslanjanja na rezultate okolnih ispitanika, odnosno kontrole prepisivanja), bili su poznati samo eksperimentatoru. Nakon urađenih 6 zadataka u prvom modelu, ispitanici su bili instruirani da obaveste eksperimentatora i da tek onda otvore drugi paket i počnu sa radom. Neki ispitanici su bili skloni da naprave pauzu od 5 do 10 minuta između rada, dok su drugi odmah nastavljali sa radom. Po završetku rada i u drugom modelu, ispitanici su popunjavali skalu emocionalnih reakcija, koja je osmišljena tako da se u isto vreme procenjuju emocije i na jedan i na drugi model. Za to im je bilo potrebno nekih 10 minuta. Nakon toga ispitanici su predavali sve popunjene upitnike i formulare na kojima je bio upisan njihov redni broj sa spiska zakazivanja (Primer dat u Prilogu 1.1.). to je obezbeđivalo relativnu anonimnost, ali je i omogućavalo da se zna identitet zbog dodatnih poena za predmet Psihologija, a kao nadoknade za učešće u eksperimentu. Ispitanici su zadatke rešavali, u proseku za nekih sat vremena. Najbrži ispitanik je sve završio za pola sata, a najsporijem je trebalo oko dva sata. 29 Obuka se u jednom momentu nametnula kao neophodna jer su se učesnici u početku bez obuke često zbunjivali detaljima koji nisu imali veze sa predmetom istraživanja, te je njihov rad bio pod uticajem potpuno irelevantnih faktora (videli smo da je to dovelo do toga da jedan deo uzorka bude odbačen za dalju analizu). II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 118 UVODNE NAPOMENE PEP skala AKTIVNOST I RE DO SLE D OKVIRNO  TRAJANJE 5 MINUTA II III IV V VI PODELA MATERIJALA RAD U  TRANSAKCIONOM  MODELU RAD U  DIMENZIONOM  MODELU OBUKA ZA RAD U SOFTVERU RAD U  TRANSAKCIONOM  MODELU RAD U  DIMENZIONOM  MODELU 25 MINUTA 15 MINUTA OD 40 DO 12 0 MI NU TA SKALA EMOCIONALNIH REAKCIJA pauza 10 min. ILI ILI 10 MINUTA UČESNICI SVI SVI 1/2 1/2 SVI SVI Slika br. 9. Dinamika sprovođenja eksperimenta 7.4. Plan eksperimentalnog nacrta i obrade podataka S obzirom da su postojale, jedna situaciona (stimulus varijabla) koja je varirana na dva nivoa (dimenzioni i transakcioni model podataka), s jedne strane, i dve varijable ponašanja: efektivnost i efikasnost, s druge, osnovi eksperimentalni nacrt je bio jednofaktorski bivalentni, sa dve zavisne varijable. Takođe, nacrt je potpuno ponovljeni (sa zavisnim grupama) jer se na oba nivoa faktora (u oba slučaja testiranja) pojavljuje ista grupa ispitanika, odnosno svi ispitanici prolaze kroz sve eksperimentalne uslove. U cilju neutralisanja dejstva redosleda izlaganja stimulusima koja ima sposobnost da menja iskustvo ispitanika, izvršen je postupak intersubjektivnog kontrabalansiranja (balansiranja poretka), sa sukcesivnim merenjem zavisnih varijabli. Kognitivni stil i emocionalne reakcije su predstavljene sa po tri mere, pri čemu je kognitivni stil meren nezavisno, a emocionalne reakcije na osnovu modela podataka. U okviru parcijalnih multivarijantnih nacrta, za dimenzioni i za transakcioni model podataka, kao i zavisno od redosleda izlaganja modela, kognitivni stil i emocionalne reakcije su korelirane sa efikasnošću i efektivnošću. Izračunati su sumarni skorovi za zavisne varijable: vreme rada (koje je prethodno izračunato iz formulara, za svih šest zadataka po modelu i pretvoreno u sekunde) i tačnost (broj tačno urađenih zadataka po modelu). Zatim su izračunate deskriptivne statističke mere (srednje vrednosti i mere raspršenja) za ove varijable na različitim nivoima nezavisne, te značaj razlika između efektivnosti i II SS TRAŽII VAČKII PRII SS TUP Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 119 efikasnosti rada u transakcionom i dimenzionom modelu, nezavisno i zavisno od redosleda izlaganja modela. Značajnost razlika je računata putem t testa za zavisne uzorke. Potom je u analizu rezultata uključen kognitivni stil, date su deskriptivne statističke mere za sve tri skale kognitivnih stilova, koeficijenti korelacija efektivnosti i efikasnosti sa kognitivnim stilovima, a u različitim modelima i s obzirom na redosled izlaganja modela. Date su deskriptivne statističke mere za tri skale emocionalnih reakcija, i računate korelacije između kognitivnih stilova i emocionalnih reakcija na oba modela, a s obzirom na redosled rada. Potom su računate korelacije skala emocionalnih reakcija i mera efektivnosti i efikasnosti. Konačno, tri skale emocionalnih reakcija, a na osnovu kombinacija visokih i niskih kategorija, definisanih prema medijani u okviru svake skale, kategorisane su prvo u osam, pa zatim u četiri kategorije koje predstavljaju određene procene sredine. Računate su frekvence i procenti ispitanika koji procenjuju sredinu transakcionog i dimenzionog modela na određeni način, a s obzirom na redosled izlaganja modela podataka. Analizom varijanse utvrđena je značajnost razlika između kategorija procene sredina s obzirom na tačnost i brzinu rada. Korišćene su i neparametrijske metode za razlike u pogledu procenata odgovora ispitanika kategorisanih u osam, odnosno četiri sredine. Takođe, ispitane su i razlike u pogledu varijabli s obzirom na pol ispitanika. U cilju određivanja relativnog značaja svake od prediktorskih varijabli na zavisne, korišćena je hijerarhijska regresiona analiza, a u cilju razumevanja složene strukture odnosa promenljivih, modelovanje strukturnim jednačinama (SEM). U istraživanju je od metrijskih karakteristika skala PEP‐a i PAD‐a proverena interna konzistentnost skale, računanjem Krombahovog alfa koeficijenta. PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 120 III PREGLED REZULTATA 8. Upotrebljivost modela podataka 8.1. Tačnost i vreme rada Upotrebljivost transakciono i dimenziono modelovanih podataka proveravana je zavisno od redosleda njihovog izlaganja, sa pretpostavkom da će tačnost i brzina rada, kao objektivne mere upotrebljivosti biti veće u dimenzionom modelu podataka. Nezavisno od redosleda iskustva sa modelima, rezultati istraživanja pokazuju da je tačnost rada izraženija u dimenzionom modelu. Naime, jedan broj ispitanika (4%) je uspeo da uradi tačno sve zadatke, samo u dimenzionom okruženju. Iako su isti ispitanici koristili i transakcioni model, niko nije uspeo tačno da uradi svih šest zadataka. Najveći procenat ispitanika je u transakcionom modelu uradio jedan ili nijedan zadatak (25.1%), dok je u dimenzionom najviše ispitanika uradilo između četiri i tri tačna zadatka (20.1%, odnosno 21.5%). Oba pokazatelja govore o tome da je tačnost rada više karakteristika dimenzionog modela, te se može pretpostaviti da je on lakši za upotrebu (Videti Prilog br. 4.1., Tabelu br. 4.1.1.). S druge strane, brzina rada, koja je prikazana na osnovu vremena potrebnog da se urade svih šest zadataka po modelu, manja je u transakcionom, jer je ispitanicima u proseku potrebno više vremena da urade, iako s manje tačnosti, zadatke u ovom modelu. Ovaj trend je pogotovo izražen kada je u pitanju minimalno vreme potrebno za obavljanje zadataka, jer je ispitaniku koji je najbrže radio u dimenzionom modelu bilo potrebno oko 3 i po minuta, dok je najbrži zabeležen rad u transakcionom skoro 9 minuta (videti tabelu br. 2). Opet, jasno je da je dimenzioni model superiorniji u pogledu brzine rada, jer je ispitanicima potrebno manje vremena da urade zadatke u ovom modelu. Međutim, potrebno je proveriti da li su ove prednosti modela statistički značajne, što se i pokazalo za tačnost, gde je razlika između tačnosti u dimenzionalnom i transakcionom modelu značajna na nivou p=.01, u korist dimenzionog modela (Tabela br. 2). Što se tiče brzine rada, ovde razlike nisu statistički značajne kada posmatramo vreme rada nezavisno od redosleda izlaganja modela. PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 121 Tabela br. 2. Vreme i tačnost rada u transakcionom i dimenzionom modelu podataka za ceo uzorak (N=303) model30 AS SD min max t p df Tačnost (0‐6) T 1.79 1.51 0 5 ‐ 11.46** 0 30 2 D 2.87 1.66 0 6 Vreme (sec) T 1353.5 457.7 536 2955 1.76 .08 302 D 1287.1 450.67 216 2918 ** razlike značajne na nivou .01 8.2. Efekat redosleda izlaganja modela na upotrebljivost Iako za redosled izlaganja modela nije eksplicitno pretpostavljeno da će uticati na upotrebljivost, njegov značaj je istaknut u samoj koncepciji eksperimentalnog nacrta, gde je potpuno jasno da je manipulacija njegovim redosledom i jedan od vidova kontrole iskustva ispitanika. Tabela br. 3. Deskriptivne mere tačnosti i vremena rada u transakcionom i dimenzionom modelu podataka s obzirom na redosled izlaganja modela Redosled modela TD (N=48) DT (N=155) Model AS SD min max AS SD min max Tačnost (0‐6) T 1.4 1.35 0 5 2.17 1.57 0 5 D 2.97 1.65 0 6 2.78 1.66 0 6 Vreme (sec) T 1560.9 462.71 787 2955 1155.5 498.52 613 2918 D 1130.4 329.55 216 2135 1436.7 354.45 536 2765 Videli smo da postoje razlike u pogledu tačnosti rada s obzirom na model podataka, a nezavisno od redosleda izlaganja modela. Kada se redosled modela uključi u analizu onda ove razlike postaju još jasnije (Tabela br. 3). Razlike u pogledu tačnosti rada, kada se prvo koristi transakcioni model, statistički su značajne: t(147)=‐11.79; p<.01, kao i kada se prvo radi u dimenzionom: t(154)=‐4.99; p<.01, i to u oba slučaja u istom smeru (veća tačnost rada u dimenzionom modelu) (prilog br. 4.4., Tabela br. 4.4.1). Ovde redosled 30 T=transakcioni model; D=dimenzioni model PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 122 iskustva sa modelima ne menja značajno poredak tačnosti rada u modelima, mada se razlika u prosečnoj tačnosti smanjuje kada se prvo radi u dimenzionom modelu. Razlike u vremenu rada u transakcionom i dimenzionom modelu postaju vidljive i sa stanovišta statističke značajnosti, tek kada se posmatraju u kontekstu redosleda iskustva. Kada je transakcioni model prvo iskustvo, onda t test za zavisne uzorke pokazuje t(147)=9.51; p<.01, a kada je dimenzioni model prvi t(154)=‐6.28; p<.01 (prilog br. 4.4., Tabela br. 4.4.1). Interesantno je da se vreme rada za transakcioni model povećava kada se on koristi prvi, a smanjuje kada se prvo koristi dimenzioni. Ovaj obrnuti smer promene brzine rada verovatno neutrališe dejstvo modela na celom uzorku. To praktično znači da ako se prvo koristi transakcioni model, ispitanicima treba znatno više vremena da savladaju zahteve zadataka, nego što je to slučaj u dimenzionom. Kada koriste prvo dimenzioni model, to onda smanjuje i vreme potrebno da se obave zadaci u transakcionom modelu. Pretpostavimo da je vreme u prvoj situaciji utrošeno na učenje transakcionog modela, odnosno rada u njemu, za šta je potrebno više vremena. U drugom slučaju, rad u aplikaciji je naučen na dimenzionom modelu, koji se brže savladava, te to posledično ubrzava korišćenje i transakcionog modela. Čini se kao da je transfer znanja sa dimenzionog na transakcioni model brže i lakše, te je moguće pretpostaviti lakoću učenja dimenzionog modela, i njegovu komparativnu prednost kao sredstva obuke. Ovaj nalaz je interesantan i sa aspekta činjenice da su u pitanju isti ispitanici koji koriste oba modela, a da se njihove performanse razlikuju na osnovu redosleda (što nije moglo biti dobijeno u ranije sprovedenim eksperimentima sa nezavisnim grupama). 8.3. Povezanost tačnosti i vremena rada Pokazano je da se vreme i tačnost rada različito ponašaju u kontekstu različitih iskustava sa modelima, a naročito u pogledu redosleda korišćenja. Interesantno je videti u kakvom odnosu stoje dva aspekta upotrebljivosti. Očigledno je da upotrebljivost ne možemo posmatrati kao jedinstvenu meru i da je neophodno ispitati prirodu veze između efektivnosti i efikasnosti korišćenja dimenzionog i transakcionog modela podataka. PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 123 Tabela br. 4. Povezanost tačnosti i vremena rada u transakcionom i dimenzionom modelu nezavisno i zavisno od redosleda izlaganja modela Redosled modela Indikatori upotrebljivosti Model podataka Tačnost (0‐6) Vreme (sec) T D T D TD (148) tačnost T 1 .43** .02 ‐.05 D .43** 1 .003 .11 vreme T .02 .003 1 .06 D ‐.05 .11 .06 1 DT (155) tačnost T 1 .56** ‐.003 ‐.07 D .56** 1 .06 ‐.07 vreme T ‐.003 .06 1 .18* D ‐.07 ‐.07 .18* 1 Ukupno (303) tačnost T 1 .47** ‐.11 .03 D .47** 1 .05 ‐.02 vreme T ‐.11 .05 1 ‐.05 D .03 ‐.02 ‐.05 1 ** značajno na nivou p<.01; * značajno na nivou p<.05 Za razliku od brzine rada, tačnost u transakcionom modelu je u korelaciji sa tačnošću u dimezionalnom modelu (r(303)=.47; p<.01), kada se redosled rada u modelima ne uzima u obzir. Ova veza opstaje u oba redosleda izlaganja modela, s tim što je nešto izraženija kada je dimenzioni model upotrebljen prvi. S druge strane, vreme rada u transakcionom i dimenzionom modelu jeste povezano kod onih ispitanika koji su prvo radili u dimenzionom modelu podataka. Ova povezanost je na nižem nivou značajnosti i relativno je niska (r(155)=.18; p<.05). Obzirom da se pokazalo da prosečno vreme i tačnost rada nisu u međusobnoj korelaciji, kao i da nisu nađene korelacije između ovih mera prilikom rada u dva modela podataka (Tabela br. 4), pretpostavka o njihovoj povezanosti nije pokazana. Interesantno je da je tačnost u transakcionom modelu, povezana sa tačnošću u dimenzionalnom. To znači da će ispitanici koji tačnije rade u jednom modelu, tačnije raditi i u drugom, nezavisno od redosleda izlaganja modela, što nije slučaj sa brzinom rada. Stoga se čini kao da je brzina rada više zavisna od samog PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 124 modela u kom se radi, te od prethodnog iskustva rada (redosleda modela), dok je tačnost promenljiva koja ne zavisi toliko od uslova rada (okruženja), već više od samih korisnika, odnosno njihovih individualnih karakteristika. Tako, imamo dva objektivna aspekta upotrebljivosti, efikasnost i efektivnost, a koje je smisleno odvojeno posmatrati jer nejednako variraju s obzirom na različite prediktore. 9. Kognitivni stil i upotrebljivost 9.1. Tačnost i brzina rada u zavisnosti od kognitivnih stilova Osnovna pretpostavka istraživanja zasnovana je na ideji da postoje kognitivne karakteristike ispitanika koje mogu biti prediktori efikasnosti i efektivnosti rada. S obzirom da je kognitivni stil relativno stabilna, pervazivna karakteristika, koja nejednako interreaguje sa različitim sredinskim činiocima i kognitivnim zahtevima, očekivalo se da će biti nađene povezanosti ovih varijabli. Polazeći od osobenosti metaforičnog, racionalnog i empiričnog kognitivnog stila, pretpostavljali su se izvesni karakteristični obrasci performansi za svaki od njih. Međutim, rezultati korelacione analize kognitivnih stilova i vremena i tačnosti rada u modelima, ne govore sasvim u prilog ovim očekivanjima. Naprotiv, kada se odnosi promenljivih posmatraju nezavisno od redosleda izlaganja modela, jedino metaforičnost smanjuje tačnost rada u dimenzionom modelu (Tabela br. 5). Moguće je da karakteristike ovog stila predisponiraju osobe da ne teže preciznosti prilikom pretrage po podacima, već da se oslanjaju na heuristike i prečice, beležeći prvo, dovoljno dobro rešenje. Ipak, za ovakvu tvrdnju neophodno bi bilo proveriti koliko često metaforičari daju parcijalno tačna rešenja, odnosno kolika je korelacija između ovog stila i određenih kategorija tačnosti. Takođe, tada bi se očekivalo i da ove kategorije ispitanika rade brže od ostalih, odnosno da je brzina rada u visokoj korelaciji sa metaforičnošću, što ovde nije slučaj. PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 125 9.2. Kognitivni stil, upotrebljivost i efekat redosleda izlaganja modela Ako se povezanosti posmatraju s obzirom na redosled iskustva sa modelima, vidi se da ova negativna veza metaforičnosti i tačnosti prilikom rada u dimenzionom modelu, biva pojačana u situaciji kad se u njemu radilo nakon korišćenja transakcionog modela, a da se ona gubi u obrnutom redosledu rada. Moguće je da je u pitanju dejstvo nekog specifičnog zamora koji posebno pogađa metaforični stil. Slična je situacija i sa empirijskim kognitivnim stilom u poretku rada koji podrazumeva rad u transakcionom modelu bez iskustva sa dimenzionim, kada je lošija tačnost povezana sa empirijskim stilom u transakcionom okruženju. Jedno od objašnjenja ove povezanosti može se pripisati srodnosti empiričnog kognitivnog stila i tzv. stila zavisnog od polja, a za koje se pokazalo da poseduje slabije taktike rada u vizuelno kompleksnijim okruženjima (više ukrštenih tabela u transakcionom modelu), te da to utiče na lošiju tačnost u modelu. S obzirom da se ova korelacija ne pojavljuje u drugom poretku, moguće je da je situacija potpuno drugačija nego što je to slučaj sa metaforičnim stilom, kod kog se implicira efekat zamora. Ovde postoji mogućnost da je empirični kognitivni stil podložan uvežbavanju rada u okruženju koje mu inače slabije odgovara. Tome ide u prilog i, doduše slaba, negativna korelacija sa brzinom rada (duže vreme rada) u dimenzionom modelu, kada se on koristi prvi. Interesantno je da je u situaciji kada je dimenzioni model prvi u kom se radi, tačnost transakcionog modela pozitivno povezana sa racionalnošću. Naime, ovde se opet čini da racionalni kognitivni stil olakšava tačnost rada kada je okruženje složenije, a princip rada već uvežban. To je potpuno obrnuto od onoga što se dešava sa metaforičnim kognitivnim stilom, kada prelaskom na lakši model podataka, počinje više da se greši. Ovde se, prelazeći sa jednostavnijeg na teži model smanjuje broj grešaka. Bez obzira što se specifične hipoteze nisu potvrdile, ovi rezultati, uopšteno gledano, govore o tome da je potrebno uzeti u obzir kognitivni stil kada se osmišljava rad u virtuelnom okruženju, a naročito kada se govori o obrascima učenja (odnosno specifičnim iskustvima ovih stilova). PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 126 Tabela br. 5. Povezanost kognitivnih stilova i vremena i tačnosti rada u transakcionom i dimenzionom modelu zavisno i nezavisno od redosleda izlaganja modela Redosled modela PEP tačnost vreme T D T D TD (N=148) metaforičnost ‐.08 ‐.24** .03 .16 racionalnost ‐.13 ‐.14 ‐.07 .04 Empiričnost ‐.17* ‐.15 ‐.06 .09 DT (N=155) metaforičnost .06 ‐.04 .001 .04 racionalnost .23** .12 ‐.08 .07 Empiričnost .14 .05 .03 .17* ukupno (N=303) metaforičnost ‐.02 ‐.13* .04 .06 racionalnost .06 ‐.004 ‐.06 .05 Empiričnost ‐.01 ‐.04 .02 .11 ** značajno na nivou p<.01; * značajno na nivou p<.05 10. Emocionalne reakcije i upotrebljivost 10.1. Emocionalne reakcije na model podataka Najniže procene dobijene su na skali pobudljivosti u odnosu na druge dve skale (Tabela br. 6). Skala pobudljivosti je često negativno konotirana, a i povezana je sa doživljajem stresa i anksioznosti. Ovde se pretpostavlja da eksperimentalna situacija nije provocirala preterani doživljaj pobuđenosti jer je relativno emocionalno neutralna za većinu ispitanika. Dalje, emocionalne reakcije ispitanika na rad u transakcionom i u dimenzionom modelu podataka podrazumevale su mere doživljaja prijatnosti (P), pobuđenosti (A) i dominantnosti (D). Na osnovu srednjih vrednosti procena na ovim skalama (od 1 do 5), moguće je zaključiti da se transakcioni model smatra manje prijatnim okruženjem za rad, te da prouzrokuje veću pobuđenost korisnika, i da se oni osećaju manje dominantnim u datom okruženju (Tabela br. 7). PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 127 Tabela br. 6. Deskriptivne mere procene PAD skala redosled modela skale P A D model T D T D T D TD (N=148) AS 3,19 3,78 2,95 2,76 3,26 3,78 SD 0,86 0,67 0,56 0,48 0,71 0,57 DT (N=155) AS 3,46 3,40 2,87 2,92 3,56 3,50 SD 0,79 0,79 0,53 0,59 0,74 0,69 ukupno (N=303) AS 3,33 3,59 2,91 2,84 3,42 3,64 SD 0,84 0,76 0,54 0,55 0,74 0,65 Ove razlike su se pokazale statistički značajnim za skale prijatnosti i dominantnosti na nivou p<.01, a za skalu pobudljivosti na nivou p<.05 (Tabela br. 7). Međutim, interesantno je da ove razlike ne postoje kada se prvo koristi dimenzioni, pa onda transakcioni model podataka, dok su relativno dobro i statistički značajno izražene kada je situacija obratna. Tabela br. 7. Značajnost razlika u pogledu doživljaja prijatnosti, pobuđenosti i dominantnosti za transakcioni i dimenzioni model, u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela podataka ER P A D Redosled modela t P t p t p TD (df=147) ‐8.28 0 5.88 0 ‐9.15 0 DT (df=154 0.67 0.5 ‐1.28 0.2 0.87 0.39 ukupno (df=302) ‐4.6 0 2.4 0.02 ‐4.8 0 Zapravo, možda se okruženja ne razlikuju preterano s aspekta emocionalne procene (a s obzirom na sam izgled), već da početni otežani rad, koji je češći u složenijem transakcionom modelu, zapravo izaziva osećanje nemoći i neprijatnosti, te povećano uzbuđenje u radu. Kasnije, prelaskom na dimenzioni model, on se doživljava kao mnogo prijatniji, jer ispitanici smirenije prilaze zadacima i osećaju da imaju veću kontrolu nad okruženjem, te se samim tim doživljavaju i kompetentnijim. S obzirom da druga grupa, koja je radila prvo u dimenzionom PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 128 modelu, nije iskusila toliko negativnih reakcija u početku, te da je prelaskom na transakcioni, postepeno prešla na složeniji model, sa već pozitivnim iskustvom u radu u aplikaciji, razlike se ne doživljavaju drastično. Ovo je u skladu i sa ranijim istraživanjima koja govore o efektima prvog utiska na doživljaj celokupnog sistema. 10.1.1. Emocionalne reakcije i upotrebljivost S obzirom da su ranija istraživanja nedvosmisleno pokazala da su emocionalne reakcije na situacione činioce povezane i sa merama upotrebljivosti, te da je i samo zadovoljstvo jedan aspekt upotrebljivosti, visoko koreliran sa merama učinka, očekivalo se da se i ovde potvrdi taj trend. Nađeno je da su, kada je transakcioni model u pitanju, vreme rada i doživljaj prijatnosti i dominantnosti u podjednakoj negativnoj korelaciji (i za jednu i za drugu skalu je r=‐.37; p<.01), a pobudljivost u pozitivnoj (slabijoj i na nižem nivou značajnosti). Slično, i za dimenzioni model je ova veza nađena, kada su prijatnosti i dominantnost u pitanju, dok ne postoji povezanost između vremena rada i pobuđenosti korisnika (Tabela br. 8). PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 129 Tabela br. 8. Povezanost tačnosti i brzine rada i emocionalnih reakcija na transakcioni i dimenzioni model podataka, u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela Redosled izlaganja modela Model podataka Transakcioni Dimenzioni ER31 P A D P A D TD (N=148) tačnost (1‐6) ‐.34** .1 ‐.28** ‐.08 .06 ‐.15 vreme rada (sec) ‐.09 .06 ‐.07 ‐.16* .11 ‐.28** DT (N=155) tačnost (1‐6) ‐.04 ‐.02 ‐.06 .04 ‐.11 .09 vreme rada (sec) ‐.34** .12 ‐.37** ‐.26** .03 ‐.23** ukupno (N=303) tačnost (1‐ 6) ‐.02 ‐.01 ‐.01 .003 ‐.05 ‐.002 vreme rada (sec) ‐.37** .13* ‐.37** ‐.29** .1 ‐.30** ** značajno na nivou p<.01; * značajno na nivou p<.05 Interesantno je da ne postoji korelacija procena sredina sa tačnošću, kada se ne vodi računa o redosledu izlaganja modela. Međutim, doživljaj prijatnosti i dominantnosti postaju značajne determinante tačnosti rada u transakcionom modelu, kada je on prvi korišćen, a vreme rada je potpuno nezavisno od ovih procena. Situacija je obrnuta u onom delu uzorka koji prvo koristi dimenzioni model, i kod njih doživljaj prijatnosti i dominantnosti jeste u negativnoj korelaciji upravo sa vremenom rada, dok su irelevantne sa tačnost rada u transakcionom modelu. Situacija u dimenzionom modelu je doslednija, i ovde postoje korelacije između prijatnosti i dominantnosti i vremena rada, kako za one ispitanike čije je prvo iskustvo transakcioni model, tako i za one koji prvo koriste dimenzioni model. 31 ER=Skala emocionalnih reakcija; P=prijatnost (pleasure); A=pobudljivost (arousability); D=dominantnost (dominance) PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 130 Ovde se postavlja vrlo važno pitanje koje je teorijski još uvek nerazjašnjeno. Naime, autori se ne slažu oko toga da li emocionalne reakcije utiču na efekte kognitivnih aktivnosti, ili je obratno, ili je pak u pitanju dvosmerni obostrani uticaj. Na datom nivou podataka nije moguće rešiti ovo pitanje, međutim, s obzirom da je u ovom istraživanju situacija postavljena tako da ispitanici prvo rade određene zadatke, pa onda tek procenjuju sredinu u kojoj su funkcionisali i postigli određene rezultate, skloniji smo da pretpostavimo da su reakcije većim delom posledica specifičnih iskustava koje su ispitanici imali. Opet, smer dejstva je nemoguće ovde odrediti. Pretpostavljamo da težnja ka tačnosti, kada se prvo radi u transakcionom modelu, dovodi do toga da se ovaj model doživljava manje prijatnim i da se korisnik oseća kao da slabije vlada ovim modelom. Uprkos tome postiže veću tačnost. S druge strane, kada radi u dimenzionom modelu, duži rad je povezan sa manjim doživljajem prijatnosti i slabijim doživljajem kontrole modela. Moguće je da je brzina rada, kao pokazatelj lakoće izlaženja na kraj sa modelom, ono što provocira osećanje prijatnosti i dominantnosti. S tim se neki autori ne bi složili, i govorili bi o tome da je upravo prijatnost i provociranje doživljaja dominantnosti ono što omogućava brži rad u modelu. Kada se dimenzioni model koristi prvi, videli smo da je situacija slična u oba modela i da je brzina rada ono što provocira doživljaj prijatnosti i kontrolabilnosti sredine (ili obratno, ova emocionalna procena proizvodi efekat brzine rada). 10.2. Tipologija emocionalnih reakcija i upotrebljivost Kao što je i sugerisano u nacrtu, emocionalne reakcije definisane na osnovu dimenzija pobudljivosti, prijatnosti i dominantnosti, transformacijom u kategorisane varijable na osnovu medijana dobijenih na ove tri skale u kategorije niske i visoko procenjene (Prilog br. 4.3., Tabela 4.3.2.). U Tabeli br. 9 opisano je na koji način su se ispitanici raspoređivali u kategorije visoke i niske procene, a prilogu br. 4.3., Tabela 4.3.1., vidimo vrednosti medijane za sve tri skale nezavisno od modela. PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 131 Tabela br. 9. Opis kategorizacije skala PAD Negativan pol skale Opseg skorova Pozitivan pol skale Doživljaj neprijatnosti Doživljaj prijatnosti Doživljaj nepobuđenosti Doživljaj pobuđenosti Doživljaj submisivnosti Doživljaj dominantnosti Raspoređivanjem ispitanika u ovih šest kategorija dobili smo relativno ujednačene procente ispitanika po kategorijama (Prilog br.4.3., Tabela br. 4.3.3), za transakcioni i dimenzioni model, s izuzetkom doživljaja prijatnosti za dimenzioni model, gde je izraženiji procenat ispitanika koji ovu sredinu procenjuju visoko prijatnom (63.7% naspram 36.3%). Takođe, pokazano je da za prijatnost i dominantnost postoje značajne razlike u pogledu opažanja transakcione i dimenzione sredine, a s obzirom na visoku i nisku izraženost ovih dimenzija. Vilkoksovim testom rang razlika (dodeljenih rangova) za zavisne uzorke dobijeno je da je Z=‐3.79; p<.01, za prijatnost (zasnovano na negativnom redosledu), Z=‐.3.10; p<.01 za dominantnost (zasnovano na negativnom redosledu), i da ne postoji značajna razlika za skalu pobudljivosti (Prilog 4.4., Tabela br. 4.4.2). Tako da ovde opet imamo potvrdu prethodno date tvrdnje da se dimenzioni model češće pokazuje visoko prijatnim i dominantnim radnim okruženjem. PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 132 Tabela br. 10. Osam tipova sredine na osnovu kombinovanja kategorija visoko i nisko procenjene prijatnosti (P), pobudljivosti (A) i dominantnosti (D) i procenat ispitanika koji ih tako procenjuje Redosled modela TD (N=148) DT (N=155) ukupno (N=303) Model (procenat) T ( %) D ( %) T ( %) D ( %) T ( %) D ( %) Pr oc en a s re di ne Savladiv izazov (P+,A+,D+) 9.5 17.6 18.1 13.5 13.9 15.5 Nesavladiv izazov (P+,A+,D‐) 8.1 8.8 4.5 9.7 6.3 9.2 Lagodnost (P+,A‐,D+) 18.9 40.5 29 27.1 24.1 33.7 Prepuštanje (P+,A‐,D‐) 6.1 6.1 5.8 4.5 5.9 5.3 Dominacija (P‐,A+,D+) 2.7 3.4 3.9 3.2 3.3 3.3 Potčinjavanje (P‐,A+,D‐) 34.5 10.1 21.3 25.2 27.7 17.8 Dosada (P‐,A‐,D+) 3.4 4.7 8.4 6.5 5.9 5.6 Pasivnost (P‐,A‐,D‐) 16.9 8.8 9 10.3 12.9 9.6 Kombinovanjem tri dimenzije PAD modela na dva nivoa (visokom i niskom), dobijamo osam tipova sredine koji zapravo opisuju osam načina na kojih se doživljava virtuelno okruženje (aplikacija) u kom su ispitanici radili. Ovi tipovi sredine i procenat ispitanika s obzirom na način na koji je doživljavaju dati su u Tabeli br. 10., odakle vidimo da je najveći broj ispitanika transakcioni model doživeo potčinjavajućim, odnosno takvim da je neprijatan, pobudljiv i nekontrolabilan (njih 84), pa zatim lagodnim (njih 73), odnosno prijatnim, nepobudljivim i kontrolabilnim. Stoga možemo reći da je ovaj model dosta kontraverzno procenjen (frekvence date u prilogu br. 4.3., Tabela br. 4.3.3.). PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 133 S druge strane, dimenzioni model, najčešće doživljen lagodnom (preko 30% ispitanika), što znači prijatnim, nepobudivim i kontrolabilnim, u odnosu na sve druge kategorije koje su zastupljene u manjim procentima, pri čemu je u najmanjoj meri i on potpuno savladiv, dosadan i prepuštajući. Kada uzmemo u obzir redosled korišćenja modela doživljaj submisivnosti, pobuđenosti i neprijatnosti (potčinjavanje) u transakcionom modelu postaje još izraženiji kada je ovaj model prvi korišćen (34.5%), a slabije izraženo u obrnutom redosledu, kada se najčešće doživljava transakciona sredina lagodnom (prijatnom, kontrolabilnom i nepobudljivom), pa tek onda potčinjavajućom (29% naspram 21.3%). Kod korišćenja dimenzionog modela kao drugog, lagodnost je opet dominantna procena sredinskih činilaca (40.5%), međutim u situaciji primene prvo dimenzionog modela, iako opuštanje i dalje dominira, ono je vrlo blisko i proceni sredine kao potčinjavajuće (27.% prema 25.2%). Verovatno zbog toga što ispitanici nisu odmah imali doživljaj kontrole nad sistemom. Na osnovu Vilkoksonovog testa dodeljenih rangova (Wilcoxon Signed Ranks Test) za zavisne uzorke, dobijeno je da postoji statistički značajna razlika u pogledu doživljavanja modela podataka (Prilog br. 4.4., Tabela br. 4.4.3.), kada je transakcioni model dat prvi (Z=‐.5.49; p<.01). Ove razlike nisu vidljive u situaciji kada je dimenzioni model prvi. Sledeća faza kategorizacije sredinskih činilaca s obzirom na emocionalne reakcije na njih podrazumeva eliminaciju efekta skale dominantnosti, koja je u ovom kontekstu očigledno zavisna od konkretnog iskustva rada i postignuća u modelima (videćemo nivoe povezanosti kasnije). Tako, prema Mehrabijanovim preporukama dobijamo četiri karakteristične sredine i broj ispitanika koji ih na taj način prepoznaje (Tabela br. 11). PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 134 Tabela br. 11. Raspored ispitanika s obzirom na emocionalni doživljaj transakcionog i dimenzionog modela, s obzirom i bez obzira na redosled izlaganja modela, a prema skalama prijatnosti i pobudljivosti (bez skale dominantnosti) redosled izlaganja TD (N=148) DT (N=155) ukupno (N=303) model T D T D T D doživljaj f % f % F % f % f % f % izazov 26 17.6 39 26.4 35 22.6 36 23.2 61 20.1 75 24.8 opuštanje 37 25 69 46.6 54 34.8 49 31.6 91 30 118 38.9 neprijateljstvo 55 37.2 20 13.5 39 25.2 44 28.4 94 31 64 21.1 monotonija 30 20.3 20 13.5 27 17.4 26 16.8 57 18.8 46 15.2 Ispitanici koji prvo koriste transakcioni model, očigledno ga i doživljavaju više neprijateljskim okruženjem, a onda prelaskom na dimenzioni, posle ovakvog iskustva sa transakcionim, dimenzioni doživljavaju opuštajućim. Kada je redosled obrnut, doživljaji modela se ne razlikuju u većoj meri. 10.2.1. Tip sredine i upotrebljivost modela Konačno, interesuje nas na koji način su tipologije emocionalnih reakcija na dimenzionu i transakcionu sredinu povezani sa tačnošću i brzinom rada. Ako uzmemo u obzir tipologiju od osam različito procenjenih sredina (uz dimenziju kontrole), vidimo da analiza varijanse pokazuje da razlike postoje samo za dimenzioni model i vreme rada, i to, kada je transakcioni prvi, i za dimenzioni model i tačnost, kada je dimenzioni model prvi (Prilog br.4.4., Tabela br. 4.4.5.). Međutim, post hoc analiza ne vidi ove razlike između pojedinih kategorija, verovatno zbog toga što se one gube u mnoštvu kategorija, a malom broju slučajeva u okviru njih (Prilog br. 4.4., Tabela br. 4.4.6). Kada isključimo varijablu dominantnosti, koju smo u ovom kontekstu definisali kao subjektivnu procenu učinka, a ne sredinskih činilaca, dobijamo četiri kategorije sredine. Naime, dimenzija dominantnosti se i inače pokazala visoko koreliranom sa upotrebljivošću (Tabela, br. 8), što je i logično s obzirom da govori PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 135 o stepenu u kom ispitanici procenjuju svoju uspešnost u savladavanju (kontroli) modela. Analiza varijanse (Tabela br. 12) je pokazala da za vreme rada postoje značajne razlike u proceni transakcionog modela, nezavisno od redosleda, gde je F(3,299)=9.43; p<.01, a da ove razlike, kada se uključi faktor redosleda, ostaju značajne na nižem nivou značajnosti p<.05. Kada je dimenzioni model u pitanju, značajnost postoji na nivou celog uzorka F(3,299)=5.48; p<.01, ali se gubi u kontekstu redosleda izlaganja modela. Tačnost modela je značajna, bez obzira na redosled iskustva rada, samo za dimenzioni model podataka (Tabela br. 12). Međutim, potrebno je videti između kojih sredina su ove razlike izražene, što je urađeno post hoc analizom, metodom Scheffe. Izgleda da emocionalna procena sredine nema uticaja na tačnost rada u modelima. To je u skladu i sa prethodnim rezultatima koji govore u prilog tome da karakteristike sredine nisu relevantne za tačnost, već da je moguće da je sklonost ka tačnosti zavisna od individualnih karakteristika samih korisnika. Međutim, brzina rada je očigledno pod uticajem sredinskih činilaca i njihove percepcije, te se odražava i na način opažanja te sredine (verovatno je neki dvosmerni uticaj u pitanju). Posebno su razlike između procene sredine vidljive za transakcioni model, koji je i inače kompleksniji, te je to i očekivano. Interesantno je da su za dimenzioni model razlike od manjeg značaja. Razlog tome je i efekat redosleda. Post hoc analiza metodom Scheffe pokazuje da je razlika koja postoji u pogledu brzine rada u transakcionom modelu, zapravo proizvod razlike koja postoji između procene sredine kao neprijateljske i opuštajuće kada je transakcioni model prvo iskustvo (Prilog br. 4.4., Tabela br. 4.4.6.). Ispitanicima treba više vremena da obave zadatke u transakcionom modelu, kada prvo rade u njemu, a kada ga procenjuju kao neprijateljsko okruženje. PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 136 Tabela br. 12. Analiza varijanse vremenai tačnosti rada u četiri kategorije emocionalno procenjene transakcione sredine (bez dimenzije dominantnosti), bez obzira i s obzirom na redosled izlaganja modela model redosled modela Tačnost Vreme rada F p df F p df T TD (N=148) 0.93 0.43 3 3.63 0.01 3 DT (N=155) 0.38 0.77 3 3.68 0.01 3 ukupno (N=303) 0.56 0.64 3 9.43 0 3 D TD (N=148) 0.51 0.68 3 2.62 0.05 3 DT (N=155) 1.02 0.39 3 1.70 0.17 3 ukupno (N=303) 0.78 0.51 3 5.48 0 3 11. Kognitivni stil, emocionalne reakcije i upotrebljivost modela podataka 11. 1. Kognitivni stil i emocionalne reakcije Iako postoji veliki broj studija koje potvrđuju povezanost kognitivnih i emocionalnih aspekata ličnosti, kao i zajedničko delovanje na upotrebljivost kompjuterskih sistema, ovde se nije očekivala njihova povezanost. Zapravo, ovde su ispitivane emocionalne reakcije na različita okruženja rada, a koje predstavljaju trenutna stanja, izazvana specifičnim iskustvima ispitanika. S druge strane, imamo inherentne kognitivne osobenosti, koje su relativno nepromenljive i karakteristične za pojedinca. One se ne menjaju pod uticajem trenutnih činilaca. Međutim, analiza povezanosti skala PEP‐a i PAD‐a, pokazuju da postoje korelacije između dimenzije pobudljivosti i kognitivnih stilova za transakcioni model podataka (Tabela br. 13.). Metaforičnost i pobudljivost transakcionog modela su u relativno niskoj, ali statistički značajnoj korelaciji (r(303)=.15; p<.01; N=303), kao i racionalnost (r=.12; p<.05; N=303) i empiričnost (r=.14; p<.05; N=303). Kod procene dimenzionog modela samo su metaforičnost i pobudljivost u direktnoj korelaciji (r=.12; p<.05; N=303). Tako, možemo reći da što je veći skor na skali metaforičnosti, to se sredina doživljava pobudljivijom. PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 137 Tabela br. 13. Povezanost skala PEP‐a i PAD‐a redosled modela skale 32 P A D T D T D T D TD (N=148) M ‐0.08 0.03 0.14 0.2* ‐0.08 0.01 R ‐0.15 ‐0.05 0.13 0.06 ‐0.12 ‐0.04 E ‐0.05 0.02 0.08 0.09 ‐0.03 0.04 DT (N=155) M 0.03 0 0.15 0.08 ‐0.02 ‐0.04 R 0.14 0.03 0.11 0.09 0.17* 0.07 E 0.09 0.08 0.19* 0.03 0.01 0.02 Ukupno (N=303) M ‐0.04 0.03 0.15** 0.12* ‐0.06 ‐0.01 R ‐0.01 0 .12* 0.07 0.03 0.02 E 0.01 0.07 0.14* 0.04 ‐0.02 0.05 Napomena: ** značajno na nivou p<.01, * značajno na nivou p<.05 S obzirom da je dimenzija pobudljivosti najmanje relevantna za učinak (kao što se vidi u Tabeli br. 8), a da i kognitivni stil umereno doprinosi tačnosti i brzini rada, zaključujemo dve stvari. Prvo, da ne postoji snažna povezanost ovako definisanih kognitivnih i emotivnih dimenzija (što ne znači da ne postoji uopšte), te da je njihov efekat međusobno nezavisan. Verovatno bi se postavile drugačije pretpostavke, i dobili drugačiji rezultati, ukoliko bi se emocionalne komponente posmatrale kao karakteristike temperamenta korisnika, kao što se u nekim slučajevima radi. Onda bi se uzimala u obzir emocionalna stanja, kao relativno stabilne karakteristike osobe s obzirom na njegovo uobičajeno emocionalno reagovanje. To nije bilo predmet ovog istraživanja jer bi to podrazumevalo dublje zadiranje u odnos kognitivnih i emotivnih karakteristika osobe, a ne emocionalnih reakcija na sredinu. 32 M=metaforičnost; R=racionalnost; E=empiričnost PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 138 11.2. Predviđanje upotrebljivosti modela podataka 11.2.1. Prediktori brzine rada Na osnovu rezultata regresione analize za transakcioni model, vidimo da je regresiona jednačina statistički značajna (F(7)=18.25; p<.01), te da se na osnovu nje može predvideti brzina rada u transakcionom modelu (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.10.). Zapravo, na osnovu regresione jednačine VR=2817.70– 348.47RM+1.29M‐4.72R+2.26E‐12.24P‐37.52A‐80.09D33, moguće je predvideti oko 30% slučajeva (r2=.30; p<.01) (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.9). S obzirom na koeficijente i njihovu značajnost, može se reći da je najznačajniji prediktor brzine rada u transakcionom modelu, zapravo sam redosled modela i to u negativnom smeru, odnosno, brzina rada je manja ukoliko je transakcioni model korišćen prvi (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.11.). Slika br. 10. Skatergram regresionog modela za brzinu rada u a). transakcionom modelu i b). dimenzionom modelu S druge strane, kada je dimenzioni model u pitanju, jednačina iznosi VR=1164.9 +265.01RM+1.2M‐3.25R+8.04E‐63.71P‐48.61A‐129.08D (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.15.) i statistički je značajna (F(7)=10.44; p<.01) (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.14.). Na osnovu kvadrata konstante može se reći da je oko 20% slučajeva predvidivo na osnovu ove jednačine, pri čemu opet redosled modela, ali i dominantnost najviše doprinose modelu (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.13). 33 VR= vreme rada; RM= redosled modela; M=metaforičnost; R=racionalnost; E=empiričnost; P=prijatnost; A=pobudljivost; D=dominantnost) PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 139 11.2.2. Prediktori tačnosti rada Iako je regresiona jednačina statistički značajna za transakcioni model (F=3.6; p<.01) (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.2.), gde je opet najznačajniji faktor redosled izlaganja modela (i ujedno jedini značajan parametar), na osnovu ove jednačine moguće je predvideti samo oko 8% slučajeva (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.1.) (TR=1.45+0.79RM+0M+0.01R‐0.02E‐0.03P‐0.03A‐0.12D34) (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.2.). Jednačina regresionog modela kojom bi se predviđala tačnost rada u dimenzionom modelu nije statistički značajna (Prilog br. 4.6., Tabela br. 4.6.6.). To je razumljivo jer redosled modela nema naročito značaja za tačnost rada, a ovaj koeficijent je najizraženiji kada je predviđanje ponašanja u modelima u pitanju. Za tačnost rada treba tražiti druge prediktore. 11.3. Model strukture odnosa promenljivih Na osnovu teorijskih razmatranja i prethodnih istraživanja, te na osnovu rezultata dobijenih u ovom istraživanju, pretpostavilo se da su korišćene varijable u izvesnom stepenu povezane na određeni način. Tako je postavljen hipotetički teorijski model koji je testiran tehnikom modelovanja strukturalnim jednačinama. Ovaj model je proveravan i na poduzorcima i s obzirom na pojedinačne modele podataka. 11.3.1. Opšti modeli strukture odnosa promenljivih na celom uzorku Očekivani teorijski model podrazumevao je da su kognitivni stil, kao relevantna dispoziciona varijabla iz domena saznajnih procesa, i emocionalne reakcije, kao odgovor korisnika na različit izgled i performanse interfejsa aplikacije (model podataka), povezani sa upotrebljivošću (tačnošću i brzinom rada), te da se ovaj odnos uspostavlja preko samog izgleda interfejsa i redosleda izlaganja modela. Tako, prvi dobijeni model (Prilog br. 5.1., Slika br. 12), koji se pokazao statistički značajno različitim od teorijskog, sa parametrima: hi2(19)=54.04; 34 TR= tačnost rada; RM= redosled modela; M=metaforičnost; R=racionalnost; E=empiričnost; P=prijatnost; A=pobudljivost; D=dominantnost) PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 140 p<.001, zamenjen je drugim modelima čiji parametri dobijaju vrednosti koje ukazuju na usklađenost sa teorijskim modelom. Iako postoji razlika između teorijskog i opserviranog modela, to ne znači da ovaj model treba automatski odbaciti, naročito ukoliko su ostali kriterijumi usklađenosti modela zadovoljavajući. Zapravo, ova situacija može biti indikator strogosti kriterijuma, naročito u društvenim naukama. Ograničenja modela mogu biti posledica velične uzorka ili oblika raspodele opserviranih varijabli. Iako je uzorak veći od 200 ispitanika, a što je povezano sa tendencijom veće razlike hi2 (Schumacker, Lomax, 2004), uzrok neadekvatnih parametara usklađenosti modela je najverovatnije u činjenici da je postupak modelovanja strukturnim jednačinama osetljiv na odstupanje opserviranih varijabli od normalne raspodele. Naime, pored izvesnog odstupanja varijabli od normalne raspodele (dominantnost odstupa od normalne raspodele na nivou značajnosti p=.01, a prijatnost i empiričnost na nivou .05), najveći problem predstavlja manifestna varijabla – redosled izlaganja, koja nije na intervalnom nivou merenja i kao takva krši pravila modelovanja strukturalnih jednačina. Takođe, iako ostali parametri mahom govore u prilog modelu (videti prilog br. 5.1; Tabela br. 5.1.), RMSEA indikator (kvadratni koren srednje vrednosti greške aproksimacije) ne ukazuje na adekvatnost modela, jer bi u tom slučaju RMSEA trebalo da bude manji od .05, a ovde iznosi RMSEA=.06. Stoga se u narednim modelima efekat redosleda posmatra samo na osnovu modela podataka, i kao kriterijum za razlikovanje dve paralelne grupa ispitanika i testiranja modela na njima. Tako je uspostavljen model odnosa kognitivnog stila i emocionalnih reakcija sa upotrebljivošću modela podataka preko samog modela podataka (MODEL 1), čiji su se indikatori usklađenosti između teorijskog i opserviranog modela pokazali valjanim (u željenom opsegu) (Slika br. 11). PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 141 Slika br. 11. Opšti model strukture odnosa promenljivih na celom uzorku ispitanika (N=303)35 Strukturalna analiza, odnosno hi2 je u svim alternativnim modelima računat metodom generalizovanih najmanjih kvadrata GLS (generalized least squares), jer je ova metoda manje zahtevna kada je normalnost raspodele u pitanju. Pokazatelji usklađenosti modela za Model 1, govore u prilog tome da se model može prihvatiti (Tabela br. 15). Ipak, na osnovu preporuka (indikacija) za modifikaciju modela, moguće je dobiti varijante modela koje imaju bolje vrednosti pokazatelja usklađenosti (Prilog br. 5.2., Tabela 5.2.). Na osnovu toga definisan je modifikovani model odnosa promenljivih sa svim predloženim kovarijacijama: MODEL 2 (Prilog br. 5.3: Slika br. 13). Ovaj model je modifikovan uvođenjem svih predloženih ograničenja: uspostavljena je recipročna veza između greške merenja za prijatnost i greške merenja za racionalnost, kao i između greški merenja racionalnosti i prosečnog vremena rada, te veza između greške merenja pobudljivosti i latentne varijable kognitivni stil. Ograničenja su vodila ka smanjivanju razlike između teorijskog i opserviranog modela, međutim, drugi indikatori usklađenosti su na taj način dobili lošije vrednosti, nego što je to slučaj u osnovnom modelu (Model 1), te je stoga predložen Model 2a (Prilog br. 5.4). S obzirom na indikatore modifikacije, početni opšti model je izmenjen samo za dvosmernu vezu između latentne varijable kognitivni stil i grešku merenja za pobudljivost (povezano err_a i kognitivni stil). Ovo ograničenje pretpostavlja da 35 Prikaz endogenih i egzogenih varijabli, standardizovani težinski faktori i kvadrati multiple korelacije (procenat objašnjene varijanse) PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 142 latentna varijabla kognitivni stil i varijansa pobudljivosti koja ne pripada skali pobudljivosti (već zavisi od drugih uticaja koje nisu zahvaćene merenjem), dele zajedničku kovarijansu (Prilog br.5.4., Slika br. 14). Još jedan model, koji je moguć u metodološkom i teorijskom smislu, je model u kom se uspostavlja zajednička kovarijansa između latentnih varijabli kognitivnog stila i emocionalnih reakcija: Model 3 (Prilog br. 5.5., Slika br. 15). Iako je pretpostavljeno da ovaj odnos ne postoji zbog toga što je kognitivni stil ovde meren kao dispoziciona, a emocionalne reakcije kao situaciona varijabla, pokušali smo da ga dokažemo ili opovrgnemo putem strukturalnog modelovanja. Pokazalo se da je ovakav model moguć i da ima dobre pokazatelje usklađenosti sa realnim strukturnim odnosima (Tabela br. 14). PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 143 Tabela br. 14. Uporedni prikaz vrednosti kriterijuma procene usklađenosti alternativnih modela strukture odnosa promenljivih dobijenih na celom uzorku ‐ 1 (N=303)36 kriterijum37 MODEL 1 MODEL 2 MODEL 2A MODEL 3 NPAR 17 20 18 18 Hi2 28.4 13.09 21.94 28.38 df 19 16 18 18 p .08 .67 .24 .06 NC 1.5 .82 1.22 1.58 RMSEA .04 0 .03 .04 RMR 788.21 392 851.5 790.1 GFI .98 .99 .98 .98 AGFI .96 .98 .96 .95 NFI .88 .95 .91 .88 TLI .93 1.02 .97 .92 PNFI .6 .54 .58 .64 PCFI .65 .57 .63 .61 AIC 62.4 53.09 57.94 64.38 Na osnovu vrednosti indikatora usklađenosti modela (Tabela br. 14), vidimo da, iako Model 2, ima najmanju vrednost hi2 koja nije statistički značajna, on sa aspekta veličine Kvadratnog korena prosečne greške aproksimacije, koja iznosi RMSEA (Model 2)=0, i vrednosti Taker‐Luisovog indeksa, TLI=1.02, ne opisuje dobar model. Naime, vrednost kvadratnog korena prosečne greške 36 Ostali alternativni modeli sa ovim promenljivim ili nisu mogući ili imaju lošije pokazatelje od prikazanih i nisu uzeti u obzir u ovom radu. 37 NPAR=broj parametara; Hi2=hi kvadrat koeficijent; df=stepeni slobode; p=nivo značajnosti; NC=normalizovani hi2 (hi2/df); RMSEA (root‐mean‐square error of approximation)=kvadratni koren prosečne greške aproksimacije (opšti indikator usklađenosti); RMR (root‐mean‐square residual)=kvadratni koren prosečnog reziduala; GFI (goodness‐of‐fit)=indikator usklađenosti modela; AGFI (Adjusted GFI )= podešen GFI; RMR (root‐mean square residual index)=indeks reziduala kvadratnog korena srednje vrednosti; Normed fix index (NFI)=normalizovani indeks usklađenosti; TLI (Tucker‐Lewis Index)=Taker‐Luisov indeks; PNFI, PCFI (parsimonious fit indices)=indeksi ekonomičnosti modela; AIC (Akaike information criterion) PREGLED REZULTATA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 144 aproksimacije bi trebalo da bude RMSEA<.05, ali ne i jednak nultoj vrednosti. S druge strane, Taker‐Luisov indeks ne bi trebalo da prelazi vrednost 1, a najbolje je da se vrednosti kreću oko TLI~.95. S obzirom da nam se teorijski ne čini opravdanim da pretpostavimo kovarijaciju kognitivnog stila i emocionalnih reakcija (Model 3), te da se ova veza ne pojavljuje dosledno u modelima na poduzorcima, ostaju nam Model 1 i Model 2a za poređenje. Već smo rekli da svi predloženi modeli imaju statistički neznačajnu vrednost hi2. Za oba modela vidimo da Normalizovani hi2 (hi2/df) ne izlaze iz okvira intervala za koje se smatra da opisuju dobar model 1.0. LII TERATURA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 203 252. Staggers, N., & Norcio, A.F. (1993). Mental models: concepts for human‐ computer interaction research. International Journal of Man‐Machine Studies, 38, 587‐605 253. Štajnberger, I., & Čizmić, S. (1991). Psihologija i savremena tehnika. Zavod za udžbenike I nastavna sredstva, Beograd 254. Sternberg, R. J. (1997). Thinking styles. New York: Cambridge University Press. 255. Sternberg, R. J., & Grigorenko, E. L. (1997). Are cognitive styles still in style? American Psychologist 52, 700–712. 256. Sternberg, R. J., & Zhang, L. (2001). Perspectives on thinking, learning and cognitive styles. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. 257. Stockton, J.C. (2010). A Study of The Relationships Between Epistemological Beliefs And Self‐Regulated Learning Among Advanced Placement Calculus Students In The Context Of Mathematical Problem Solving. (Ph.D., Kennesaw State University). 258. Stone, D. Jarrett, C., Woodroffe, & Minocha, S. (2005). User interface design and evaluation, Morgan Kaufmann Publishers, Elsevier, San Francisco. 259. Stoyanov, S., & Kirschner, P. (2007). Effects of problem solving support and cognitive styles on idea generation: Implications for technology‐enhanced learning. Journal of Research on Technology in Education 40(1), 49‐63. 260. Strano, J.D. (1989). Epistemic style and therapist theoretical orientation and background: A national survey of family therapy professionals. (Ph.D., Faculty of Texas Tech University). 261. Streufert, S., & Nogami, G. Y. (1989). Cognitive style and complexity: Implications for I/O psychology. U C. L. Cooper, I. Robertson, (ur.), International review of industrial and organizational psychology (93‐143). Oxford, United Kingdom: Wiley. 262. Su, K.‐W., Hwang, S.‐L., & Lee, S.‐H. (2003). Implication of cognitive style questionnaire ‐ MBTI in user interface design. U J. A.. Jacko, & C. Stephanidis, (ur). Human‐Computer Interaction: Theory and Practice (1313‐1322). New Jersey: Lawrence Erlbaumm Associates. LII TERATURA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 204 263. Sutcliffe, A., & deAngeli, A. (2005). Assessing interaction styles in web user interfaces. Proceedings of the Human–Computer Interaction— INTERACT 2005, 405–417. 264. Sutcliffe, A.G. (2002). Assessing the reliability of heuristic evaluation for website attractiveness and usability. Proceedings HICSS‐35: Hawaii International Conference on System Science. Honolulu: University of Hawaii, 1838‐1847. 265. Syarief, A., & Hibino, H. (2005). Look and Feel: Examining the Power of Website Design Appearance across Site Types. In MX Design Conference, 1‐10. 266. Tarasewich, P., Daniel, H.Z., & Griffin, H.E. (2001). Aesthetics and web site design. Quarterly Journal of Electronic Commerce 2, 67–82. 267. Teorey, T., Lightstone, S., & Nadeau, T. (2006). Database modeling and design: Logical design. 4th edition. Morgan Kaufmann Publishers. 268. Thomas, P., & Macredie R. D. (2002). Introduction to the New Usability. ACM Transactions on Computer‐Human Interaction, 9(2), 69‐73. 269. Thomas, P.R., & McKay, J.B. (2010). Cognitive styles and instructional design in university learning. Learning and Individual Differences 20, 197‐202. 270. Thuring, M., & Mahlke, S. (2007). Usability, aesthetics and emotions in human– technology interaction. International Journal of Psychology 42, 253–264. 271. Tractinsky, N. (1997). Aesthetics and apparent usability: Empirically assessing cultural and methodological issues. Proceedings of CHI’97 Electronic Publications: Papers ACM, 115‐122 272. Tractinsky, N. (2004). A Few Notes on the Study of Beauty in HCI. Human– Computer Interaction, 19, 351–357. 273. Tractinsky, N., Katz, A.S., Ikar, D. (2000). What is beautiful is usable. Interacting with Computers 13, 127–145. 274. Trathen, S. D. (2000). Usability and Emotional Responses at 3 Stages of User‐ Product Interaction. Proceedings of the IEA 2000/ HFES 2000 Congress, 6, 929‐ 932. 275. Triantafillou, E., Pomportsis, A., & Demetriadis, S. (2003). The design and the formative evaluation of an adaptive educational system based on cognitive styles. Computers & Education, 41(1), 87‐103. LII TERATURA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 205 276. Truillet, P. (2007). A taxonomy of physical contextual sensors. U J. A. Jacko (ed.), Human Computer Interaction: Interaction Platforms and Techniques, Part II (982‐989). Beijing: Springer. 277. Tuch, A., Bargas‐Avila, J., Opwis, K., & Wilhelm, F. (2009). Visual complexity of websites: effects on users’ experience, physiology, performance, and memory. International Journal of Human–Computer Studies 67(9), 703–715. 278. Turner, P., & Sobolewska, E. (2009). Mental models, magical thinking, and individual differences, Human Technology. An Interdisciplinary Journal on Humans in ICT Environments 5(1), 90‐113. 279. Ullman, S. (1989). Aligning pictorial descriptions: An approach to object recognition. Cognition, 32(3), 193‐254. 280. Van der Heijden, H. (2003). Factors influencing the usage of websites: The case of a generic portal in The Netherands. Information and Management 40, 541‐ 549. 281. Vasarhelyi, M. A. (1977). Man‐machine planning systems: A cognitive style examination of interactive decision making. Journal of Accounting Research, 15(1), 138‐153. 282. Vries, P., Midden, C., & Bouwhuis, D. (2003). The effects of errors on system trust, self‐confidence and the allocation of control in route planning, International Journal of Human‐Computer Studies, 58 719‐735 283. Vujošević, D. (2012). Tehnološki i kognitivni aspekti korisničkog interfejsa u sistemima poslovne inteligencije. (Doktorska disertacija, Beograd, FON) 284. Vujošević, D., & Kovačević, I. (2007). Web and Non‐Web User Interfaces in the Context of Attitudes towards the Internet. U J. Starc, (ed.), Electronic Services. Opportunities and obstacles (143‐158). Visoka šola za upravljanje in poslovanje Novo Mesto. 285. Vujošević, D., & Kovačević, I. (2008). Iskustvo sa internetom i preferencije korisničkih interfejsa aplikacija poslovne informatike. Zbornik radova 56. naučno‐stručnog skupa – Sabor psihologa: Razvoj i standardizacija u psihologiji, Kopaonik, 4‐7.06.2008., 150. LII TERATURA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 206 286. Vujošević, D., Kovačević, I., & Suknović, M. (2010). Ispitivanje upotrebljivosti dimenziono modelovanih podataka. XII međunarodni simpozijum Fakulteta organizacionih nauka, Symorg, 9‐12. Jun 2010. (CD). 287. Vujošević, D., Kovačević, I., Suknović, M., & Lalić, N., (2012). A comparison of the usability of performing ad hoc querying on dimensionally modeled data versus operationally modeled data, Decision Support Systems, 54(1), 185‐197. 288. Wardell, D. M., & Royce, J. R. (1978). Toward a multi‐factor theory of styles and their relationships to cognition and affect1. Journal of Personality, 46(3), 474‐ 505. 289. Ware, C. (2003). Design as Applied Perception. U J. Carroll (Ed), HCI Models, Theories and Frameworks (10‐26). Morgan Kaufman. 290. Waterworth, E. L., & Waterworth, J. (2005). Designing EmoHCI: emotions and presence in HCI. In BCS HCI2005: The Bigger Picture. 291. Watts, S., Shankaranarayanan, G., & Even, A. (2009). Data quality assessment in context: A cognitive perspective. Decision Support Systems 48. 292. Westerman, S. J., Collins, J., & Cribbin, T. (2005). Browsing a document collection represented in two‐ and three‐dimensional virtual information space. International Journal of Human‐Computer Studies, 62, 713‐736. 293. Wilkinson, W.K., & Maxwell, S. (1991). The influence of college students’ epistemological style on selected problem‐solving processes, Research in Higher Education 32(3), 333‐348. 294. Winograd, T. (1997). The Design of Interaction. U P. Denning, B. Metcalfe, (ur.), Beyond Calculation, The Next 50 Years of Computing, Springer‐Verlag, 1997. 295. Witkin, H. A., Dyk, R., Faterson, H. F., Goodenough, D. G., Karp, S. A. (1962). Personality through perception. New York: Harper & Row. 296. Workman, M. (2004). Performance and perceived effectineness in computer‐ based and computer‐aided education: Do cognitive styles make a difference? Computers in Human Behavior 20, 517‐534. 297. Yilmaz, E. C. (2006). The Influence of Visual Appeal on Perceived Usability (Doctoral dissertation, Middle East Technical University). LII TERATURA Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 207 298. Yu Ting, I. & Underwood, J. (1999). Learning styles and the use of the World Wide Web: Case studies from Singapore and the UK. U: Paper presented at the CAL 99 – ‘‘Virtuality in Education ’’, London. 299. Yue, W., Wang, H., & Wang, G. (2007). Designing transparent interaction for ubiquitous computing: Theory and Application. U J.A. Jacko (ur.), Human‐ Computer Interaction, Part I, HCII 2007, LNCS 4550 (331–339). Springer‐Verlag Berlin Heidelberg 300. Zaphiris P., Shneiderman, B. & Norman, K.L. (2002). Expandable indexes versus sequential menus for searching hierarchies on the World Wide Web, Behaviour and Information Technology, 21(3). 301. Zendulka, J. (2009). Object‐Relational Modeling. U V.E. Ferraggine, J.H. Doorn, L.C. Rivero (ur.), Handbook of Reseacrh on Innovations in Database Technologies and Applications: Current and Future Trends (162‐170). IGI Global, Hersey, New York. 302. Zhang, L., & Sternberg, R. J. (2005). A threefold model of intellectual styles. Educational Psychology, 17, 1−53. 303. Zhang, L.‐f. (2010). Further investigating thinking styles and psychosocial development in the Chinese higher education context. Learning and Individual Differences 20(6), 593‐603. 304. Zhang, P., & Li, N. (2005). The importance of affective quality. Communications of the ACM, 48(9), 105‐108. 305. Zhang, Y. (2009). The Construction of Mental Models of Information‐rich Web Spaces: The Development Process and the Impact of Task Complexity. (Doctoral Dissertation, University of North Carolina, Chapel Hill). 306. Zhang, Z. (2012). The impact of task complexity on people’s mental models of MedlinePlus, Information Processing&Management 48(1), 107‐119. 307. Zhou, H., & Fu, X. (2007). Understanding, measuring, and designing user experience: the causal relationship between the aesthetic quality of products and user affect. U J.A. Jacko (ur.), Human–Computer Interaction, Part I, HCII 2007. Springer, Heidelberg, 340–349. PRII LOZII Mr Ivana Kovačević – DOKTORSKA DISERTACIJA 208 VI PRILOZI PRILOG BR. 1. EKSPERIMENTALNA DOKUMENTACIJA Dokumentacija korišćena u istraživanju može se grubo grupisati u dve kategorije: onu koja je koristila istraživaču ‐ pomoćni materijali i onu koju je koristio ispitanik – eksperimentalni materijali. Tabela br. 1.1. Prikaz eksperimentalne dokumentacije Pomoćni materijali Broj priloga Eksperimentalni materijali Broj priloga Spisak studenata sa rasporedom termina izvođenja eksperimenta i kontakt adresom elektronske pošte39 1.1. Uvodno obraćanje učesnicima sa kratkim objašnjenjem svrhe istraživanja u kojem učestvuju, opštim pravilima i benefitima od učestvovanja, trajanju, garanciji da će rezultati biti korišćeni samo u istraživačke svrhe i opštim uputstvima za rad 1.3. Šablon za deljenje grupa zadataka (s obzirom na redosled modela i redosled zadataka) 1.2. Detaljno uputstvo za rad u aplikaciji sa primerima i grafičkim prikazima, sastavljeno kao dopuna kratkoj usmenoj obuci za rad 1.5. Tekst uvodne obuke učesnika 1.4. Tekstovi zadataka (dva puta po 6 zadatka) 1.6. Tačna rešenja zadataka 1.6. Formular za unošenje rezultata i beleženje vremena rada 1.7. Šablon za izračunavanje parametara kognitivnog stila Skala Psihoepistemološkog profila sa obrascem za unošenje odgovora Skala merenja emocionalnih reakcija 1.8. 39 Funkcija ovog spiska je bila formiranje rasporeda učesnika s obzirom na kapacitet sale i termine, obaveštavanje o mestu i vremenu, mogućim izmenama, ali i obavezivanja na učestvovanje i mogućnost dobijanja dodatnih poena. Ovde se javlja problem anonimnosti učesnika koji je obezbeđen u uvodnom objašnjenju eksperimenta gde se govori o tome da se ne ispituju performanse pojedinog korisnika (učinak učesnika), već performanse softvera. PRII LOZII 209 PRILOG 1.1. SPISAK ZA ZAKAZIVANJE Tabela br. 1.1. 1. Primer spiska za zakazivanje termina ispitanicima termin Subota 5.12. 10:00 13:30 17:00 Red. Br. 1 Prezime, ime, broj indeksa e‐mail Prezime, ime, broj indeksa e‐mail Prezime, ime, broj indeksa e‐mail 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ....................................................................................................................................................................................................................................... 1 Redni broj ispitanika definisan je rednim brojem sa spiska i terminom. Na primer: 5.12.10.1. znači da je u pitanju ispitanik sa rednim brojem 1, koji je eksperiment radio 5.12. u terminu od 10 časova. PRII LOZII 210 PRILOG BR. 1.2. ŠABLON RASPODELE GRUPE ZADATAKA Tabela br. 1.2.1. Prikazane varijante zadataka koje su ispitanici radili, rotiranih s obzirom na izvor, redosled zadataka, paket, redosled modela, odnosno grupu zadataka GRUPA ZADATAKA REDOSLED MODELA PAKET REDOSLED ZADATKA IZVOR ZADATAKA KA8H TD JT9, DF2 a, b Izvor 1 TF1N DT KD3, MT5 a, b Izvor 2 M4CS TD AT7, KD1 b, a Izvor 3 ZBEB DT ZD8, LT4 b, a Izvor 4 9BPK TD TS6, DJ7 a, b Izvor 5 LA6H DT DF2, JT9 a, b Izvor 1 HCG3 TD MT5, KD3 b, a Izvor 2 E1PT DT KD1, AT7 b, a Izvor 3 NBED TD LT4, ZD8 a, b Izvor 4 RPIB DT DJ7, TS6 a, b Izvor 5 JCTJ TD JT9, DF2 b, a Izvor 1 KSTU DT KD3, MT5 b, a Izvor 2 BUKH TD AT7, KD1 a, b Izvor 3 BMC4 DT ZD8, LT4 a, b Izvor 4 CLE2 TD TS6, DJ7 b, a Izvor 5 MT5F DT DF2, JT9 b, a Izvor 1 DG7A TD MT5, KD3 a, b Izvor 2 P8KS DT KD1, AT7 a, b Izvor 3 IPN9 TD LT4, ZD8 b, a Izvor 4 4BLJ DT DJ7, TS& b, a Izvor 5 Objašnjenje načina na koji su se grupe zadataka i tzv. paketi zadataka rotirali u okviru grupa. S obzirom da je po terminu bilo 20 ispitanika, postojalo je 20 grupa zadataka. Grupe zadataka su se međusobno razlikovale s obzirom na redosled modela podataka u kom su radili (prvo transakcioni ili prvo dimenzioni), pri čemu je postojalo zapravo 10 paketa zadataka. Svaki paket zadataka zasnovan je na jednom od 5 grupa zadataka, koje su rotirane s obzirom na redosled prezentovanja zadataka, te je postojala a i b forma, i na jednom od izvora podataka. Različiti izvori podataka podrazumevali su da su u inače identičnim zadacima po zahtevima od ispitanika promenjeni samo brojevi PRII LOZII 211 na kojima ispitanici treba da operišu, a sve u cilju obezbeđivanja što manje mogućnosti oslanjanja na rezultate koje su dobile kolege koje rade eksperiment u isto vreme. Zapravo, postojalo je pet zaista različitih paketa (po ciframa koje su upotrebljene u zadacima), ali oni su činili zvanično dve grupe od po pet paketa za transakcioni, i pet za dimenzioni model. Trudili smo se da ujednačimo broj i redosled paketa prilikom rada u jednom i u drugom modelu podataka. PRILOG BR. 1.3. UVODNO OBRAĆANJE UČESNICIMA Poštovani učesnici, Eksperimentalno istraživanje: „EFIKASNOST I EFEKTIVNOST, KOGNITIVNI STIL I EMOCIONALNE REAKCIJE KORISNIKA S OBZIROM NA MODEL PODATAKA KOJI STOJI U OSNOVI KOMPJUTERSKOG INTERFEJSA“ odnosi se na ispitivanje brzine i tačnosti pretraživanja informacija korišćenjem dva različita paketa podataka. Molimo Vas da koristeći dva postojeća paketa podataka rešavate zadatke koji su pred Vama, prvo koristeći jedan, pa onda drugi paket, vodeći računa o vremenu potrebnom da uradite svaki od njih. Naime, potrebno je da zabeležite vreme početka rada na odgovarajuće mesto u Formularu za odgovore zapisujući sat, minut i sekundu početka rada, upravo tim redosledom. Zatim, tokom rada na dvanaest zadataka koji su pred Vama (po šest za svaki paket podataka), potrebno je upisivati rešenje do kojeg ste došli radeći svaki od njih, kao i vreme kada ste završili sa tim zadatkom (zaključno sa vremenom potrebnim za upisivanje odgovora) na za to određene rubrike u Formularu za odgovore. Predmet interesovanja su karakteristike načina na koji su prezentovani podaci u paketima, te se ovde ne ispituju Vaša znanja i sposobnosti. Ipak, molim Vas da se trudite da nađete tačno rešenje u što kraćem vremenu. PRII LOZII 212 PRILOG BR. 1.4. OPŠTE UPUTSTVO ZA RAD UPUTSTVO ZA RAD Slede zadaci koji se rešavaju korišćenjem podataka. Podaci se odnose na jedno fiktivno preduzeće koje se bavi maloprodajom. Iz baze podataka o ostvarenoj prodaji uzet je uzorak na kome je moguće vršiti analizu prodaje. Pojedinačni zadaci nisu vremenski ograničeni. Koristi štopericu na mobilnom telefonu ili sat na kompjuteru kako bi u Formular za beleženje odgovora na odgovarajuća mesta upisao vreme početka rešavanja zadataka br. 1 (čas, minut i sekundu), kao i vremena završetka za svaki zadatak (čas, minut i sekundu), uključujući i one zadatke koje odlučiš da ostaviš nerešene, kako bi se moglo tačno utvrditi koliko vremena je trajalo zadržavanje nad svakim pojedinačnim zadatkom. Prvih šest zadataka se rešava korišćenjem jednog paketa podataka, a drugih šest zadataka se rešava korišćenjem drugog modela podataka. Na Formularu za beleženje odgovora navedeno je koje pakete ćeš ti koristiti. Ovo istraživanje poredi različite softverske modele ‐ ono nema za cilj da ispituje uspešnost pojedinog ispitanika u rešavanju konkretnih zadataka, pa se i učesnici u istraživanju smatraju anonimnim i ne traži im se da ostavljaju detalje o sebi. Zadaci koje ćeš dobiti i podaci koje ćeš koristiti u njihovom rešavanju razlikuju se od zadataka i podataka većine ostalih učesnika, pa nema svrhe da međusobno poredite rezultate. Bilo bi besmisleno, a po istraživanje i vrlo štetno prepisivati rešenja koja su drugi anonimni ispitanici dobili rešavajući zadatke koji se razlikuju od tvojih korišćenjem podataka koji se razlikuju od tvojih. Kako bi se isključio uticaj na druge učesnike koji će učestvovati u istraživanju, ne smeš razgovarati o svojim zadacima i utiscima sa učesnicima koji tek treba da učestvuju u istraživanju. Istraživanje je strogo akademskog tipa, to jest nema komercijalni karakter. Ukoliko te interesuje da se detaljnije upoznaš sa postavkom i zaključcima istraživanja, možeš ostaviti svoju imejl adresu na za to predviđenu listu. Po okončanju istraživanja biće objavljen naučni rad sa rezultatima, koji će ti biti prosleđen. PRII LOZII 213 U nekim od zadataka pita se koliko je artikala koji zadovoljavaju određene uslove. Za potrebe istraživanja, broj artikala računaj kao prosti zbir prodate količine. Količinu izraženu decimalnim brojem, npr 0,5 ili 1,2 kilograma, računati upravo kao odgovarajući broj artikala, to jest, kao 0,5 ili 1,2 artikla. Ukoliko ti se neki zadatak učini prekomplikovanim, preskoči ga i radi naredne zadatke. Hvala na prihvatanju učestvovanja u istraživanju. PRII LOZII 214 PRILOG. 1.5. UPUTSTVO ZA RAD U PROGRAMU PRII LOZII 215 PRILOG 1.6. TEKSTOVI I REŠENJA ZADATAKA ZADACI 1-6 Zadatak br 1) Koga datuma i u koje doba dana je u prodajnom objektu Đeram pijaca izvršena naplata robe Viza karticom i po programu Plus? 28. 12. 2007 uveče U izvoru 2 je ujutru. U izvoru 4 je ujutru. Zadatak br 2) U kojim gradovima se nalaze supermarketi? Beograd, Kragujevac, Novi Sad, Skoplje, Valjevo U izvoru 2 umesto Novog Sada je Ruma. U izvoru 3 umesto Novog Sada je Sremska Mitrovica. Zadatak br 3) Koji zaposleni referišu za prodajni objekat Kragujevac 1? Gordana Jevtić, Milutin Đorevski, Miomir Potković, Zvonko Anđelković U izvoru 3 umesto Zvonka Anđelkovića je Vesna Maričić. U izvoru 4 umesto Gordane Jevtić je Draginja Radović. Zadatak br 4) Koliko artikala je prodato u prodajnim objektima za koje referiše Miomir Potković? 38 Zadatak br 5) Koliko artikala je plaćeno Visa karticom i po programu plaćanja Plus? 4,9 Zadatak br 6) Koliko artikala je kupljeno na odloženo plaćanje? 21,4 U izvoru 3 je 24,4 U izvoru 5 je 23,4 PRII LOZII 216 ZADACI 7-12 Zadatak br 7) (ne zaboravite da pređete na drugi paket!) Kolika je ukupna cena artikala koji su prodati u prodajnim objektima za koje referiše Ljuben Jovanovski? 1263 1382 Zadatak br 8) U koje doba dana i koga datuma je preko Mastercard-a u okviru programa Plus kupljen artikal Pregled? 6. januara 2008, ujutru Zadatak br 9) Navesti zaposlenе koji referišu za prodajni objekat Subotica? Darko Marjančić, Šimon Helc, Bojan Živković, Zvonko Anđelković U izvoru 3 umesto Zvonka Anđelkovića je Vesna Maričić. U izvoru 5 umesto Darka Marjančića je Vujadin Lazić. Zadatak br 10) Koliko artikala je po programu plaćanja Plus plaćeno Dina karticom? 10 U izvoru 3 je 13. U izvoru 5 je 12. Zadatak br 11) Koja je ukupna cena artikala koji nisu kupljeni na odloženo plaćanje? 14934 Zadatak br 12) U kojim gradovima se nalaze prodajni objekti otvoreni 2005 godine? Beograd, Skoplje, Subotica, Zrenjanin PRII LOZII 217 PRILOG BR. 1.7. FORMULAR ZA UNOŠENJE REZULTATA PRII LOZII 218 PRILOG BR. 1.8. SKALA MERENJA EMOCIONALNIH REAKCIJA PRII LOZII 219 PRII LOZII 220 PRILOG BR. 1.9. SPROVOĐENJE ISTRAŽIVANJA Slika br. 1.9.1.a. i b. Prikaz atmosfere tokom sprovođenja istraživanja PRILOG BR. 2. METRIJSKE KARAKTERISTIKE KORIŠĆENIH SKALA Tabela br. 2.1. Interna konzistentnost Skale PEP skala alfa Broj stavki metaforičnost 0.83 30 racionalnost 0.66 30 empričnost 0.7 30 Tabela br. 2.2. Provera normalnosti raspodele skala PEP‐a skale PEP‐a AS SD N Kolmogorov‐Smirnov Z p metaforičnost 99.06 13.14 303 .66 .78 racionalnost 105.22 10.56 303 .81 .53 empiričnost 97.24 10.01 303 1.42 .04 Na nivou značajnosti 0.01 za skale PEP‐a prihvata se nulta hipoteza proverena Kolmogorov‐Smirnov testom, da su distribucije ovih skala normalne za dati broj ispitanika, dobijene srednje vrednosti i mere raspršenja. PRII LOZII 221 Tabela br. 2.3. Interna konzistentnost skala pobuđenosti (A), prijatnosti (P) i dominantnosti (D) za transakcioni i dimenzioni model podataka interna konzistentnost Skala ER prijatnost pobuđenost dominantnost model podataka T D T D T D Kronbah alfa .90 .89 .64 .67 .84 .81 broj stavki 11 11 12 12 11 11 Tabela br. 2.4. Provera normalnosti raspodele PAD skale skale Prijatnost Pobudljivost Dominantnost model T D T D T D AS 3.33 3.59 2.91 2.84 3.42 3.64 AD 0.84 0.76 0.54 0.55 .74 0.65 N 303 303 303 303 303 303 Kolmogorov‐ Smirnov Z 1.67 1.53 0.97 1.21 2.05 1.74 p .01 .02 .31 .11 0 .01 PRILOG BR. 3. STRUKTURA UZORKA S OBZIROM NA EKSPERIMENTALNI NACRT Tabela br. 3.1. Uzorak ispitanika prema eksperimentalnom nacrtu: frekvence i procenti ispitanika s obzirom na redosled rada u modelu podataka, redosled zadataka i izvor podataka korišćen u zadacima redosledi frekvence procenti redosled modela TD 148 48,8 DT 155 51,2 ukupno 303 100,0 redosled zadatka a 172 56,8 b 131 43,2 ukupno 303 100,0 izvor podataka 1 57 18,8 2 62 20,5 3 60 19,8 4 63 20,8 5 61 20,1 ukupno 303 100,0 PRII LOZII 222 Tabela br. 3.2. Uzorak ispitanika prema eksperimentalnom nacrtu: frekvence i procenti ispitanika s obzirom na redosled izlaganja i korišćen paket naziv paketa redosled izlaganja prvi drugi frekvence procenti frekvence procenti JT9 28 9,2 29 9,6 DF2 29 9,6 28 9,2 KD3 32 10,6 30 9,9 MT5 30 9,9 32 10,6 AT7 31 10,2 29 9,6 KD1 29 9,6 31 10,2 ZD8 32 10,6 27 8,9 LT4 31 10,2 32 10,6 TS6 32 10,6 33 10,9 DJ7 29 9,6 32 10,6 ukupno 303 100,0 303 100,0 PRII LOZII 223 Tabela br. 3.3. Uzorak ispitanika prema eksperimentalnom nacrtu: frekvence i procenti ispitanika s obzirom na redosled izlaganja i korišćen paket grupa zadataka frekvence procenti KA8H 14 4,6 TF1N 15 5,0 M4CS 14 4,6 ZBEB 20 6,6 9BPK 18 5,9 LA6H 16 5,3 HCG3 15 5,0 E1PT 13 4,3 NBED 15 5,0 RPIB 15 5,0 JCTJ 13 4,3 KSTU 17 5,6 BUKH 17 5,6 BMC4 16 5,3 CLE2 15 5,0 MT5F 13 4,3 DG7A 15 5,0 P8KS 16 5,3 IPN9 12 4,0 4BLJ 14 4,6 ukupno 303 100,0 PRII LOZII 224 PRILOG BR: 4. TABELARNI PRIKAZ REZULTATA ISTRAŽIVANJA PRILOG 4.1. MERE UPOTREBLJIVOSTI MODELA Tabela br.4.1.1. Frekvence i procenti ispitanika po broju urađenih zadataka redosled izlaganja modela model transakcioni dimenzioni ukupno tačno rešenih zadataka f % f % TD 0 47 31.8 8 5.4 1 44 29.7 30 20.3 2 26 17.6 20 13.5 3 15 10.1 28 18.9 4 14 9.5 32 21.6 5 2 1.4 23 15.5 6 0 0 7 4.7 N 148 100 148 100 DT 0 29 18.7 19 12.3 1 32 20.6 20 12.9 2 26 16.8 25 16.1 3 32 20.6 33 21.3 4 24 15.5 33 21.3 5 12 7.7 20 12.9 6 0 0 5 3.2 N 155 100 155 100 ukupno 0 76 25.1 27 8.9 1 76 25.1 50 16.5 2 52 17.2 45 14.9 3 47 15.5 61 20.1 4 38 12.5 65 21.5 5 14 4.6 43 14.2 6 0 0 12 4.0 N 303 100 303 100 PRII LOZII 225 PRILOG 4.2. DESKRIPTIVNE MERE UZORAKA Tabela br. 4.2.1. Deskriptivne mere za skale PEP‐a ispitanika muškog i ženskog pola pol muški ženski ukupno PEP M R E M R E M R E AS 95.21 103.67 96.62 102.06 106.44 97.72 99.06 105.22 97.24 SD 12.44 10.43 10.12 12.92 10.54 9.93 13.14 10.56 10.01 Mdn 95 104 98 102 107 99 100 105 99 V 154.83 108.86 102.33 166.89 110.99 98.62 172.68 111.59 100.21 min 65 78 64 72 76 74 65 76 64 max 134 138 129 139 143 128 139 143 129 raspon 69 60 65 67 67 54 74 67 65 N 133 133 133 170 170 170 303 303 303 PRII LOZII 226 Tabela br. 4.2.2. Deskriptivne mere procena prijatnosti, pobudljivosti i dominantnosti ispitanika različitog pola za transakcioni i dimenzioni model, s obzirom i bez obzira na redosled izlaganja modela p o l skala redosled modela TD DT bez obzira na redosled model podataka AS SD N AS SD N AS SD N m u š k i P T 3.15 0.87 66 3.61 0.72 67 3.38 0.83 133 D 3.94 0.66 66 3.45 0.75 67 3.69 0.75 133 A T 2.94 0.54 66 2.76 0.46 67 2.85 0.5 133 D 2.72 0.42 66 2.81 0.57 67 2.76 0.5 133 D T 3.30 0.73 66 3.73 0.64 67 3.52 0.72 133 D 3.95 0.55 66 3.55 0.72 67 3.75 0.67 133 ž e n s k i P T 3.22 0.86 82 3.34 0.83 88 3.28 0.84 170 D 3.66 0.65 82 3.36 0.81 88 3.51 0.75 170 A T 2.97 0.58 82 2.95 0.56 88 2.96 0.57 170 D 2.8 0.52 82 3.00 0.60 88 2.9 0.57 170 D T 3.23 0.70 82 3.43 0.79 88 3.33 0.75 170 D 3.65 0.55 82 3.47 0.67 88 3.56 0.62 170 u k u p n o P T 3.19 0.86 148 3.46 0.79 155 3.33 0.84 303 D 3.78 0.67 148 3.4 0.79 155 3.59 0.75 303 A T 2.95 0.56 148 2.87 0.53 155 2.91 0.54 303 D 2.76 0.48 148 2.92 0.59 155 2.84 0.54 303 D T 3.26 0.71 148 3.56 0.74 155 3.42 0.74 303 D 3.78 0.57 148 3.5 0.69 155 3.64 0.65 303 PRII LOZII 227 Tabela br. 4.2.3. Deskriptivne mere ispitanika različitog pola s obzirom na tačnost i vreme rada za transakcioni i dimenzioni model, zavisno i nezavisno od redosleda izlaganja modela p o l r e d o s l e d m o d e l a TD DT ukupno Tačnost rada Vreme rada (sec) Tačnost rada Vreme rada(sec) Tačnost rada Vreme rada(sec) m o d e l p o d a t a k a T D T D T D T D T D T D m u š k i AS 1.26 2.89 1645.86 1087.45 2.18 2.94 1165.31 1323.82 1.72 2.92 1403.78 1206.53 SD 1.34 1.68 497.49 324.72 1.54 1.75 329.87 463.93 1.51 1.71 484.20 416.67 N 66 66 66 66 67 67 67 67 133 133 133 133 ž e n s k i AS 1.51 3.02 1492.57 1165.04 2.16 2.66 1147.99 1522.63 1.85 2.84 1314.2 1350.14 SD 1.35 1.63 423.48 331.30 1.60 1.60 373.77 509.27 1.52 1.62 433.24 467,16 N 82 82 82 82 88 88 88 88 170 170 170 170 u k u p n o AS 1.4 2.97 1560.93 1130.44 2.17 2.78 1155.48 1436.69 1.79 2.87 1353.52 1287.1 SD 1.35 1.65 462.71 329.55 1.57 1.66 354.45 498.52 1.51 1.66 457.70 450.67 N 148 148 148 148 155 155 155 155 303 303 303 303 PRII LOZII 228 PRILOG 4.3. KATEGORIZACIJA EMOCIONALNIH REAKCIJA NA TRANSAKCIONO I DIMENZIONO OKRUŽENJE Tabela br. 4.3.1. Deskriptivne mere procene prijatnosti, pobudljivosti i dominantnosti nezavisno od modela (N=303) skala prijatnost pobuđenost dominantnost AS 3,46 2,88 3,53 SD 0,62 0,49 0,56 Mdn 3,41 2,88 3,59 opseg 3,18 2,88 2,73 Minimum 1,68 1,63 2,27 Maximum 4,86 4,5 5 Tabela br. 4.3.2. Frekvence i procenti kategorija ispitanika sa niskim i visokim procenama na skalama PAD PAD kategorija T D f % f % prijatnost niska 151 49,8 110 36,3 visoka 152 50,2 193 63,7 ukupno 303 100 303 100 pobudljivost niska 148 48,8 164 54,1 visoka 155 51,2 139 45,9 ukupno 303 100 303 100 dominantnost niska 160 52,8 127 41,9 visoka 143 47,2 176 58,1 ukupno 303 100 303 100 PRII LOZII 229 Tabela br. 4.3.3. Frekvence i procenti ispitanika s obzirom na kategorije procene transakcionih i dimenzionih sredina, nezavisno i s obzirom na redosled izlaganja modela redosled modela TD DT Nezavisno od redosleda doživljaj sredine T D T D T D f % f % f % f % f % f % savladiv izazov 14 9.5 26 17.6 28 18.1 21 13.5 42 13.9 47 15.5 nesavladiv izazov 12 8.1 13 8.8 7 4.5 15 9.7 19 6.3 28 9.2 lagodnost 28 18.9 60 40.5 45 29 42 27.1 73 24.1 102 33.7 prepuštanje 9 6.1 9 6.1 9 5.8 7 4.5 18 5.9 16 5.3 dominacija 4 2.7 5 3.4 6 3.9 5 3.2 10 3.3 10 3.3 potčinjavanje 51 34.5 15 10.1 33 21.3 39 25.2 84 27.7 54 17.8 dosada 5 3.4 7 4.7 13 8.4 10 6.5 18 5.9 17 5.6 pasivnost 25 16.9 13 8.8 14 9 16 10.3 39 12.9 29 9.6 ukupno 148 100 148 100 155 100 155 100 303 100 303 100 Tabela br. br. 4.3.4. Frekvence i procenti ispitanika s obzirom na kategorije procene transakcione i dimenzione sredine bez dimenzije kontrole (Skala D), nezavisno i s obzirom na redosled izlaganja modela redosled TD DT bez obzira na redosled model podataka T D T D T D doživljaj sredine f % f % f % f % f % f % izazov 26 17.6 39 26.4 35 22.6 36 23.2 61 20.1 75 24.8 opuštanje 37 25 69 46.6 54 34.8 49 31.6 91 30 118 38.9 neprijateljstvo 55 37.2 20 13.5 39 25.2 44 28.4 94 31 64 21.1 monotonija 30 20.3 20 13.5 27 17.4 26 16.8 57 18.8 46 15.2 ukupno 148 100 148 100 155 100 155 100 303 100 303 100 PRII LOZII 230 PRILOG 4.4. ZNAČAJNOSTI RAZLIKA I POVEZANOSTI PROMENLJIVIH Tabela br. 4.4.1. Značajnost razlika između transakcionog i dimenzionog modela u pogledu tačnosti i vremena rada, zavisno od redosleda izlaganja modela podataka redosled izlaganja upotrebljivost TD DT t p df t p df tačnost ‐11.79** 0 147 ‐4.999** 0 154 vreme 9.51** 0 147 ‐6.28** 0 154 ** razlike značajne na nivou .001 Tabela br. 4.4.2. Značajnost razlika između procena visoke i niske prijatnosti, pobudljivosti i dominantnosti u transakcionom i dimenzionom modelu, zavisno i nezavisno od redosleda izlaganja modela redosled modela test dodeljenih rangova prijatnost (negativan redosled) pobudljivost (pozitivan redosled) dominantnost (negativan redosled) TD Z ‐5.86 ‐3.57 ‐6.34 Asymp. p 0 0 0 DT Z ‐0.53 ‐0.80 ‐1.84 Asymp. p 0.60 0.42 0,07 ukupno Z ‐3.79 ‐1.65 ‐3.10 Asymp. p 0 0.10 0 Tabela br. 4.4.3. Značajnost razlika u pogledu 8 kategorija doživljavanja transakcione i dimenzione sredine, zavisno i nezavisno od redosleda izlaganja modela redosled modela TD (pozitivan rang) DT (negativan rang) ukupno (pozitivan rang) Z ‐5.49 ‐0.52 ‐3.51 asymp. P 0 0,61 0 PRII LOZII 231 Tabela br. 4.4.4. Značajnost razlika u pogledu 4 kategorije (bez dimenzije dominantnosti) doživljavanja transakcione i dimenzione sredine, zavisno i nezavisno od redosleda izlaganja modela Redosled modela TD (pozitivan rang) DT (negativan rang) ukupno (pozitivan rang) Z ‐4.61 ‐0.19 ‐3.11 asymp. P 0 0.85 0 Tabela br. 4.4.5. Analiza varijanse u pogledu tačnosti i vremena rada u transakcionom i dimenzionom modelu podataka, a s obzirom na emocionalni doživljaj sredine (8 kombinacija kategorija visoko i nisko izraženih skorova na PAD skali), u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela ANOVA model transakcioni model dimenzioni model redosled izlaganja F p df F p df TD tačnost 0,53 0,81 7 2,70 0,01 7 vreme rada 2,23 0,04 7 3,79 0 7 DT tačnost 0,74 0,64 7 1,37 0,22 7 vreme rada 3,09 0,01 7 0,85 0,55 7 ukupno tačnost 0,65 0,72 7 0,63 0,73 7 vreme rada 6,41 0 7 3,69 0 7 PRII LOZII 232 Tabela br. 4.4.6.a. Post hoc analiza varijanse u pogledu tačnosti u transakcionom i dimenzionom modelu podataka, a s obzirom na emocionalni doživljaj sredine (8 kombinacija kategorija visoko i nisko izraženih skorova na PAD skali), u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela ‐ za savladiv i nesavladiv izazov Scheffe redosled modela TD DT ukupno model T D T D T D 1 2 AS1‐AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p S a v l a d i v i z a z o v n. izazov ‐0.20 1 ‐1.23 0.63 ‐1.11 0.91 0.38 1 ‐0.38 1 ‐0.4 0.99 opuštanje ‐0.04 1 ‐0.55 0.95 ‐0.47 0.98 0.05 1 ‐0.28 1 ‐0.29 0.99 prepuštanje 0.33 1 ‐0.62 0.99 0.08 1 ‐0.71 0.99 0.29 1 ‐0.66 0.97 dominacija ‐0.04 1 0.59 1 ‐0.25 1 ‐1.29 0.93 ‐0.13 1 ‐0.37 1 potčinjavanje ‐0.24 1 ‐1.48 0.31 ‐0.55 0.97 0.20 1 ‐0.21 1 ‐0.36 0.99 dosada ‐0.19 1 0.53 1 ‐0.48 1 ‐0.99 0.93 ‐0.43 0.99 ‐0.41 1 pasivnost ‐0.55 0.98 ‐1.23 0.63 ‐0.75 0.95 ‐0.29 1 ‐0.45 0.97 ‐0.74 0.82 n e s a v l a d i v i z a z o v opuštanje 0.17 1 0.68 0.96 0.64 0.99 ‐0.33 1 0.1 1 0.10 1 prepuštanje 0.53 1 0.62 1 1.19 0.94 ‐1.09 0.95 0.67 0.97 ‐0.26 1 dominacija 0.17 1 1.82 0.69 0.86 0.99 ‐1.67 0.8 0.25 1 0.03 1 potčinjavanje ‐0.03 1 ‐0.25 1 0.55 1 ‐0.18 1 0.16 1 0.04 1 dosada 0.02 1 1.76 0.59 0.63 1 ‐1.37 0.76 ‐0.05 1 ‐0.01 1 pasivnost ‐0.34 1 0 1 0.36 1 ‐0.67 0.99 ‐0.08 1 ‐0.35 1 PRII LOZII 233 Tabela br. 4.4.6.b. Post hoc analiza varijanse u pogledu tačnosti u transakcionom i dimenzionom modelu podataka, a s obzirom na emocionalni doživljaj sredine (8 kombinacija kategorija visoko i nisko izraženih skorova na PAD skali), u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela ‐ za opuštanje i prepuštanje Scheffe redosled modela TD DT ukupno model T D T D T D 1 2 AS1‐AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p o p u š t a n j e prepuštanje 0.36 1 ‐0.07 1 0.56 1 ‐0.76 0.99 0.57 0.96 ‐0.36 1 dominacija 0 1 1.13 0.94 0.22 1 ‐1.33 0.89 0.15 1 ‐0.08 1 potčinjavanje ‐0.20 1 ‐0.93 0.76 ‐0.08 1 0.15 1 0.06 1 ‐0.06 1 dosada ‐0.15 1 1.08 0.89 ‐0.01 1 ‐1.03 0.87 ‐0.15 1 ‐0.12 1 pasivnost ‐0.51 0.97 ‐0.68 0.96 ‐0.28 1 ‐0.33 1 ‐0.18 1 ‐0.45 0.97 p r e p u š t a n j e dominacija ‐0.36 1 1.2 0.97 ‐0.33 1 ‐0.57 1 ‐0.42 1 0.29 1 potčinjavanje ‐0.56 0.99 ‐0.87 0.97 ‐0.64 0.99 0.92 0.97 ‐0.51 0.98 0.3 1 dosada ‐0.51 1 1.14 0.96 ‐0.56 1 ‐0.27 1 ‐0.72 0.956 0.25 1 pasivnost ‐0.87 0,91 ‐0.62 1 ‐0.83 0.98 0.43 1 ‐0.75 0.89 ‐0.09 1 PRII LOZII 234 Tabela br. 4.4.6.c. Post hoc analiza varijanse u pogledu tačnosti u transakcionom i dimenzionom modelu podataka, a s obzirom na emocionalni doživljaj sredine (8 kombinacija kategorija visoko i nisko izraženih skorova na PAD skali), u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela ‐ za opuštanje, prepuštanje i dosadu Scheffe redosled modela TD DT ukupno model T D T D T D 1 2 AS1‐AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p d o m i n a c i j a potčinjavanje ‐0.20 1 ‐2.07 0.5 ‐0.30 1 1.49 0.82 ‐0.09 1 0.01 1 dosada ‐0.15 1 ‐0.06 1 ‐0.23 1 0.3 1 ‐0.3 1 ‐0.04 1 pasivnost ‐0.51 1,00 ‐1.82 0.69 ‐0.5 1 1 0.98 ‐0.33 1 ‐0.38 1 p o t č i n j a v a n j e dosada 0.05 1 2.01 0.37 0.07 1 ‐1.49 0.82 ‐0.21 1 ‐0.05 1 pasivnost ‐0.31 0,997 0.25 1 ‐0.20 1 ‐1.19 0.76 ‐0.24 1 ‐0.39 0.99 d o s a d a pasivnost ‐0.36 1 ‐1.76 0.59 ‐0.27 1 0.7 0.99 ‐0.03 1 ‐0.33 1 PRII LOZII 235 Tabela br. 4.4.7.a Post hoc analiza varijanse u pogledu vremena rada u transakcionom i dimenzionom modelu podataka, a s obzirom na emocionalni doživljaj sredine (8 kombinacija kategorija visoko i nisko izraženih skorova na PAD skali), u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela – za savladiv i nesavladiv izazov S c h e f f e redosled modela TD DT ukupno model T D T D T D 1 2 AS1‐AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p s a v l a d i v i z a z o v n. izazov 22.10 1 ‐285.50 0.40 48.25 1 ‐78.69 1 ‐93.39 1 ‐195.83 0.83 opušt 198.07 0.97 13.27 1 ‐3.39 1 ‐52.19 1 52.81 1 ‐5.36 1 prepustanje ‐168.41 1 63.06 1 ‐60.94 1 ‐0.81 1 ‐184.60 0.9 37.3 1 dominacija ‐105.82 1 17.9 1 132.56 1 ‐125.55 1 9.24 1 ‐66.46 1 potčinj. ‐172.01 0.98 ‐107.43 0.99 ‐252.82 0.30 ‐219.34 0.92 ‐318.63* 0.04 ‐ 253.68 0.30 dosada ‐162.47 1 103.93 1 ‐62.45 1 ‐148.95 1 ‐66.93 1 ‐78.42 1 pasivnost ‐179.99 0.98 ‐349.58 0.15 ‐296.82 0.42 ‐290.64 0.88 ‐351.02 0.07 ‐341.98 0.15 n e s a v l a d i v i z a z o v opušt 175.98 0.99 298.77 0.20 ‐51.64 1 26.50 1 146.21 0.97 190.46 0.76 prepušt ‐190.5 1 348.56 0.46 ‐109.19 1 77.88 1 ‐91.20 1 233.15 0.89 dominacija ‐127.92 1 303.4 0.84 84.31 1 ‐46.87 1 102.63 1 129.36 1 potčinj. ‐194.11 0.97 178.07 0.94 ‐301.07 0.71 ‐140.65 1 ‐225.24 0.75 ‐57.85 1 dosada ‐184.57 1 389.43 0.41 ‐110.70 1,00 ‐70.27 1 26.47 1 117.41 1 pasivnost ‐202.09 0.98 ‐64.08 1 ‐345.07 0.68 ‐211.95 0.99 ‐257.63 0.71 ‐146.16 0.98 PRII LOZII 236 Tabela br. 4.4.7.b Post hoc analiza varijanse u pogledu vremena rada u transakcionom i dimenzionom modelu podataka, a s obzirom na emocionalni doživljaj sredine (8 kombinacija kategorija visoko i nisko izraženih skorova na PAD skali), u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela – za opuštanje i prepuštanje S c h e f f e redosled modela TD DT ukupno model T D T D T D 1 2 AS1‐AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐AS2 p AS1‐ AS2 p o p u š t a n j e prepušt. ‐366.48 0.72 49.79 1 ‐57.56 1 51.38 1 ‐237.41 0.74 42.69 1 dominacija ‐303.89 0.98 4.63 1 135.94 1 ‐73.36 1 ‐43.58 1 ‐61.1 1 potčinj. ‐370.08 0.10 ‐120.70 0.97 ‐249.43 0.18 ‐167.15 0.94 ‐371.44* 0 ‐248.32 0.13 dosada ‐360.54 0.91 90.66 1 ‐59.07 1 ‐96.76 1 ‐119.74 0.99 ‐73.06 1 pasivnost ‐378.06 0.24 ‐362.84 0.05 ‐293.44 0.34 ‐238.45 0.92 ‐403,.83* 0 ‐336.62 0.07 p r e p u š t a n j e dominacija 62.58 1 ‐45.16 1 193.5 0.99 ‐124.74 1 193.83 0.99 ‐103.79 1 potčinj. ‐3.61 1 ‐170.49 0.97 ‐191.88 0.94 ‐218.53 0.99 ‐134.04 0.98 ‐291 0.60 dosada 5.93 1 40.87 1 ‐1.51 1 ‐148.14 1 117.67 1 ‐115.75 1 pasivnost ‐11.59 1 ‐412.63 0.23 ‐235.88 0.91 ‐289.83 0.98 ‐166.42 0.97 ‐379.31 0.36 PRII LOZII 237 Tabela br. 4.4.7.c Post hoc analiza varijanse u pogledu vremena rada u transakcionom i dimenzionom modelu podataka, a s obzirom na emocionalni doživljaj sredine (8 kombinacija kategorija visoko i nisko izraženih skorova na PAD skali), u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela – za savladiv i nesavladiv izazov S c h e f f e redosled modela TD DT ukupno model T D T D T D 1 2 AS1‐AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐ AS2 p AS1‐AS2 p AS1‐ AS2 p d o m i n a c i j a potčinj. ‐66.19 1 ‐125.33 1 ‐385.38 0.48 ‐93.79 1 ‐327.87 0.64 ‐187.22 0.98 dosada ‐56.65 1 86.03 1 ‐195.01 0.99 ‐23.4 1 ‐76.17 1 ‐11.96 1 pasivnost ‐74.17 1 ‐367.48 0.65 ‐429.38 0.46 ‐165.09 1 ‐360.26 0.59 ‐275.52 0.89 p o t č i n j a v a n j e dosada 9.54 1 211.36 0.95 190.37 0.89 70.39 1 251.70 0.66 175.26 0.96 pasivnost ‐7.98 1 ‐242.14 0.75 ‐44.00 1 ‐71.30 1 ‐32.39 1 ‐88.31 1 d o s a d a pasivnost ‐17.52 1 ‐453.51 0,21 ‐234.37 0.86 ‐141.69 1 ‐284,09 0.62 ‐263.56 0.79 PRII LOZII 238 Tabela br. 4.4.8. Post hoc analiza varijanse u pogledu tačnosti i vremena rada u transakcionom i dimenzionom modelu podataka, a s obzirom na emocionalni doživljaj sredine (4. kombinacije kategorija visoko i nisko izraženih skorova na PAD skali, bez dimenzije dominantnosti), u zavisnosti i nezavisno od redosleda izlaganja modela Scheffe model T D doživljaj vreme rada tačnost vreme rada tačnost redosled modela sredina 1 sredina 2 As1‐AS2 p As1‐AS2 p As1‐AS2 p As1‐ AS2 p TD izazov opuštanje 98.73 0.87 ‐0.24 0.92 114.93 0.38 ‐0.03 1 neprijateljstvo ‐177.40 0.44 0.02 1 19.07 1 1.06 0.13 monotonost ‐187.27 0.50 ‐0.36 0.80 ‐95.68 0.77 0.81 0.35 opuštanje neprijateljstvo ‐276.13* 0.04 0.26 0.85 ‐95.86 0.72 1.08 0.08monotonost ‐286 0.09 ‐0.12 0.99 ‐210.61 0.09 0.83 0.25 neprijateljstvo monotonost ‐9.87 1 ‐0.38 0.68 ‐11475 0.74 ‐0.25 0.97 DT izazov opustanje ‐22.63 0.99 ‐0.10 0.99 ‐1207 1 0.18 0.97 neprijateljstvo ‐203.18 0.10 ‐0.11 0.99 ‐17589 0.48 1.41* 0 monotonost ‐193.63 0.19 0.53 0.62 ‐203.36 0.47 0.75 0.34 opuštanje neprijateljstvo ‐180.55 0.11 ‐0.01 1 ‐163.83 0.47 1.23* 0 monotonost ‐171 0.23 0.63 0.41 ‐191.29 0.47 0.57 0.53 neprijateljstvo monotonost 9.55 1 0.64 0.45 ‐27.47 1 ‐0.66 0.42 ukupno izazov opuštanje 34.94 0.97 ‐0.18 0.92 73.54 0.74 0.07 0.99 neprijateljstvo ‐254.66* 0.01 0.11 0.98 ‐151.32 0.26 1.26* 0 monotonost ‐232.22* 0.04 0.15 0.96 ‐171.47 0.23 0.76 0.09 opuštanje neprijateljstvo ‐289.61* 0 0.29 0.65 ‐224.85* 0.01 1.2* 0 monotonost ‐267.16* 0.01 0.33 0.65 ‐245.01* 0.02 0.69 0.10 neprijateljstvo monotonost 22.45 0.99 0.04 1 ‐20.16 1 ‐0.51 0.44 PRII LOZII 239 PRILOG 4.5. RAZLIKE PROMENLJIVIH S OBZIROM NA POL Tabela br. 4.5.1. Značajnost razlika u pogledu tačnosti i vremena rada između ispitanika različitog pola, zavisno i nezavisno od redosleda izlaganja modela redosled modela upotrebljivost model t p df TD vreme rada T 2.02 0.05 146 D ‐1.43 0.16 146 tačnost T ‐1.14 0.26 146 D ‐0.48 0.63 146 DT vreme rada T 0.30 0.76 153 D ‐2.50* 0.01 153 tačnost T 0.08 0.94 153 D 1.04 0.30 153 ukupno vreme rada T 1.70 0.09 301 D ‐2.78* 0.01 301 tačnost T ‐0.71 0.48 301 D 0.43 0.67 301 Tabela br. 4.5.2. Značajnost razlika u pogledu kognitivnih stilova ispitanika muškog i ženskog pola PEP t p df M ‐4.66** 0 301 R ‐2.28* 0.02 301 E ‐0.95 0.34 301 PRILOG 4.6. REGRESIONA ANALIZA ZA TAČNOST I VREME RADA U DIMENZIONOM I TRANSAKCIONOM MODELU PODATAKA Tabela br. 4. 6.1. Model prediktora za tačnost u transakcionom modelu podataka konstanta kvadrat konstante korigovani kvadrat konstante standardna greška merenja .28 .08 .06 1.47 PRII LOZII 240 Tabela br. 4.6.2. Analiza varijanse regresije i reziduala za tačnost u transakcionom modelu podataka suma kvadrata prosek kvadrata F p df regresija 54.49 7.79 3.60 0 7 rezidual 637.41 2.16 295 Tabela br. 4.6.3. Koeficijenti regresione analize za tačnost rada u transakcionom modelu nestandardizovani koeficijenti standardizovani koeficijenti t p model Beta standardna greška Beta konstanta 1.45 1.17 1.24 0.22 redosled modela 0.79 0.17 0.26 4.57 0 metaforičnost 0 0.01 0.03 0.39 0.7 racionalnost 0.01 0.01 0.1 1.22 0.22 empiričnost ‐0.02 0.01 ‐0.14 ‐1.73 0.09 prijatnost ‐0.03 0.17 ‐0.01 ‐0.15 0.88 pobudljivost ‐0.03 0.18 ‐0.01 ‐0.19 0.85 dominantnost ‐0.12 0.2 ‐0.1 ‐0.62 0.54 Tabela br. 4.6.4. Statistički podaci o rezidualu regresione analize za tačnost rada u transakcionom modelu Min Max AS SD N predviđena vrednost 0.96 2.56 1.79 0.43 303 rezidual ‐2.49 3.76 0 1.45 303 standardna predviđena vrednost ‐1.97 1.8 0 1 303 standardni rezidual ‐1.69 2.56 0 0.99 303 Tabela br. 4.6.5. Model prediktora za tačnost rada u dimenzionom modelu podataka konstanta kvadrat konstante korigovani kvadrat konstante standardna greška merenja .16 .02 0 1.66 PRII LOZII 241 Tabela br. 4.6.6. Analiza varijanse regresije i reziduala za tačnost rada u dimenzionom modelu podataka suma kvadrata prosek kvadrata F p df regresija 20.19 2.89 1.05 0.39 7 rezidual 807.79 2.74 295 Tabela br. 4.6.7. Koeficijenti regresione analize za tačnost rada u dimenzionom modelu podataka nestandardizovani koeficijenti standardizovani koeficijenti t p model Beta standardna greška Beta konstanta 5.97 1.42 4.22 0 redosled modela ‐0.21 0.2 ‐0.06 ‐1.05 0.3 metaforičnost 0.01 0.01 0.04 0.53 0.6 racionalnost ‐0.01 0.01 ‐0.03 ‐0.40 0.69 empiričnost ‐0.02 0.01 ‐0.13 ‐1.61 0.11 prijatnost 0.01 0.2 0.01 0.06 0.95 pobudljivost ‐0.13 0.19 ‐0.04 ‐0.68 0.5 dominantnost ‐0.08 0.24 ‐0.03 ‐0.33 0.74 Tabela br. 4.6.8. Statistički podaci o rezidualu za tačnost rada u dimenzionom modelu podataka Min Max AS SD N predviđena vrednost 2.07 3.64 2.87 0.26 303 rezidual ‐3.48 3.26 0 1.64 303 standardna predviđena vrednost ‐3.10 2.97 0 1 303 standardni rezidual ‐2.10 1.97 0 0.99 303 Tabela br. 4.6.9. Model prediktora za ukupno vreme rada u transakcionom modelu podataka konstanta kvadrat konstante korigovani kvadrat konstante standardna greška merenja .55 .30 .29 386.84 PRII LOZII 242 Tabela br. 4.6.10. Analiza varijanse regresije i reziduala za vreme rada u transakcionom modelu podataka suma kvadrata prosek kvadrata F p df regresija 19120607 2731515 18.25 0 7 rezidual 44146230 149648.2 295 Tabela br. 4.6.11. Koeficijenti regresione analize za ukupno vreme rada u transakcionom modelu podatka nestandardizovani koeficijenti standardizovani koeficijenti t p model Beta standardna greška Beta konstanta 2817.7 309.04 9.12 0 redosled modela ‐348.47 45.54 ‐0.38 ‐7.65 0 metaforičnost 1.29 2.04 0.04 0.63 0.53 racionalnost ‐4.72 2.97 ‐0.11 ‐1.59 0.11 empiričnost 2.26 3.14 0.05 0.72 0.47 prijatnost ‐122.24 44.38 ‐0.22 ‐2.75 0.01 pobudljivost ‐37.52 46.66 ‐0.05 ‐0.80 0.42 dominantnost ‐80.09 51.99 ‐0.13 ‐1.54 0.13 Tabela br. 4.6.12. Statistički podaci o rezidualu za vreme rada u transakcionom modelu podataka Min Max AS SD N predviđena vrednost 770.34 1958.33 1353.52 251.62 303 rezidual ‐764.79 1333.21 0 382.33 303 standardna predviđena vrednost ‐2.32 2,40 0 1 303 standardni rezidual ‐1.98 3.45 0 0.99 303 Tabela br. 4.6.13. Model prediktora za ukupno vreme rada u dimenzionom modelu podataka konstanta kvadrat konstante korigovani kvadrat konstante standardna greška merenja .46 .2 .18 408.21 PRII LOZII 243 Tabela br. 4.6.14. Analiza varijanse regresije i reziduala za ukupno vreme rada u dimenzionom modelu podataka suma kvadrata prosek kvadrata F p df regresija 12180938 1740134 10.44 0 7 rezidual 49156958 166633.8 295 Tabela br. 4.6.15. Koeficijenti regresione analize za ukupno vreme rada u dimenzionom modelu podataka nestandardizovani koeficijenti standardizovani koeficijenti t p model Beta standardna greška Beta konstanta 1164.9 348.95 3.34 0 redosled modela 265.01 48.76 0.29 5.44 0 metaforičnost 1.2 2.16 0.04 0.56 0.58 racionalnost ‐3.25 3.12 ‐0.08 ‐1.04 0.3 empiričnost 8.04 3.3 0.18 2.44 0.02 prijatnost ‐63.71 49.32 ‐0.11 ‐1.29 0.2 pobudljivost ‐48.61 47.93 ‐0.06 ‐1.01 0.31 dominantnost ‐129.08 59.27 ‐0.19 ‐2.18 0.03 Tabela br. 4.6.16. Statistički podaci o rezidualu za vreme rada u dimenzionom modelu podataka Min Max AS SD N predviđena vrednost 881.74 1804.49 1287.1 200.83 303 rezidual ‐1082.15 1449.41 0 403.45 303 standardna predviđena vrednost ‐2.02 2.58 0 1 303 standardni rezidual ‐2.65 3.55 0 0.99 303 PRII LOZII 244 PRILOG BR. 5. ALTERNATIVNI MODELI DOBIJENI STRUKTURALNIM MODELOVANJEM JEDNAČINA PRILOG 5.1. NULTI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH (sa redosledom izlaganja modela) Slika br. 12. Nulti model strukture odnosa promenljivih definisan preko redosleda modela izlaganja2 2 Egzogeni i endogeni faktori, standardizovani težinski faktori (standardised regression weights) i proporcije objašnjene varijanse opaženim (egzogenim) varijablama PRII LOZII 245 Tabela br. 5.1. Kriterijumi procene usklađenosti nultog modela strukture odnosa promenljivih definisanog preko varijable redolseda izlaganja modela (Goodness of fit indices for SEM analysis) kriterijum NPAR Hi2 df p NC RMSEA RMR GFI AGFI NFI TLI PNFI PCFI AIC 19 54.04 26 .001 2.08 .06 2959.72 .96 .93 .78 .81 .56 .62 92.04 PRILOG BR. 5.2. Indikacije za modifikaciju za MODEL 1 Tabela br.5.2. Indikacije za modifikaciju kovarijansi i težinskih faktora u MODEL‐u 1 Indeks modifikacije 3 Parametar promene4 Kovarijanse err_v<‐‐> err_r 4 ‐251.76 err_a<‐‐> kognitivni stil 5.53 .500 err_p<‐‐> err_r 4.6 ‐.387 Težinski faktori R<‐‐‐ prosecno vreme 4.26 ‐.003 prosecna tacnost<‐‐‐ E 4.25 ‐.017 skor A<‐‐‐ kognitivni stil 5.53 .01 skor A<‐‐‐ E 4.18 .01 skor A<‐‐‐ M 5.78 .01 3 M.I. modification index govori o proceni smanjenja neusklađenosti modela ukoliko bi se sprovela analiza u kojoj bi kovarijansa (covariance) odnosno faktorsko zasićenje (regression weight) između dve predložene varijable bilo dato kao slobodan parametar 4 Procena smanjenja veličine promene parametra ukoliko bi se sprovela analiza u kojoj bi se odnos između predložene dve varijable označio kao slobodan parametar PRII LOZII 246 PRILOG BR. 5.3. MODEL 2. MODIFIKOVANI MODEL ODNOSA PROMENLJIVIH ZA CEO UZORAK SA SVIM PREDLOŽENIM KOVARIJACIJAMA Slika br. 13. Modifikovani model strukture odnosa promenljivih za ceo uzorak sa svim predloženim kovarijacijama PRILOG BR. 5.4. MODEL 2a: MODIFIKOVANI MODEL SA VEZOM KOGNITIVNOG STILA I GREŠKE MERENJA ZA POBUDLJIVOST ZA CEO UZORAK (N=303) Slika br. 14. Modifikovani model odnosa promenljivih koji uspostavlja vezu između kognitivnog sdtila i greške merenja pobudljivosti za ceo uzorak (N=303) PRII LOZII 247 PRILOG 5.5. MODEL 3. MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH KADA SE PRETPOSTAVI KOVARIRANJE EMOCIONALNIH REAKCIJA I KOGNITIVNOG STILA Slika br. 15. Opšti model odnosa promenljivih sa vezom ER I KS PRILOG BR. 5.6. MODEL 4. OPŠTI MODEL ODNOSA PROMENLJIVIH ZA TD UZORAK ISPITANIKA(N=148) Slika br. 16. Opšti model strukture odnosa promenljivih za uzorak ispitanika koji su prvo koristili transakcioni pa onda dimenzioni model PRII LOZII 248 PRILOG BR. 5.7. Indikacije za modifikaciju za MODEL 4 Tabela br.5.3. Indikacije za modifikaciju kovarijansi i težinskih faktora u MODEL‐u 4 (Opšti model strukture odnosa promenljivih za TD uzorak ispitanika) Indeks modifikacije Parametar promene Težinski faktori skor A<‐‐‐ M 4.25 .01 PRILOG BR. 5.8. MODEL 5. MODIFIKOVANI OPŠTI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA TD UZORAK ISPITANIKA Slika br. 17. Modifikovani opšti model strukture odnosa promenljivih za uzorak ispitanika koji su prvo koristili transakcioni pa onda dimenzioni model PRII LOZII 249 PRILOG BR. 5.9. MODEL 6. OPŠTI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA DT UZORAK ISPITANIKA (N=155) Slika br. 18. Opšti model strukture odnosa promenljivih za uzorak ispitanika koji su prvo koristili dimenzioni pa onda transakcioni model PRILOG BR. 5.10. Indikacije za modifikaciju za MODEL 6 Tabela br.5.4. Indikacije za modifikaciju kovarijansi i težinskih faktora u MODEL‐u 6 Indeks modifikacije Parametar promene Kovarijanse err_d<‐‐> err_r 6.97 .55 err_p<‐‐> err_e 5.17 .53 Težinski faktori R<‐‐‐ skor D 4.48 PRII LOZII 250 PRILOG. BR. 5.11. MODEL 7: MODIFIKOVANI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA DT UZORAK Slika br. 19. Modifikovani opšti model odnosa promenljivih za uzorak ispitanika koji su prvo koristili dimenzioni pa onda transakcioni model PRILOG BR. 5.12. MODEL 8. OPŠTI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA TRANSAKCIONI MODEL PODATAKA NA CELO M UZORKU ISPITANIKA (N=303) Slika br. 20. Opšti model strukture odnosa promenljivih za transakcioni model podataka dobijen na celom uzorku PRII LOZII 251 PRILOG BR. 5.13. Indikacije za modifikaciju za MODEL 8 Tabela br.5.5. Indikacije za modifikaciju kovarijansi i težinskih faktora u MODEL‐u 8 Indeks modifikacije Parametar promene Kovarijanse err_dt<‐‐> err_r err_at<‐‐> kognitivni stil 4.74 7.23 .39 .62 err_pt<‐‐> err_r 4.36 .44 Težinski faktori skor At<‐‐‐ kognitivni stil skor At<‐‐‐ E skor At<‐‐‐ R skor At<‐‐‐ M 7.23 5.83 5.29 4.98 .01 .01 .01 .01 PRILOG BR. 5.14. MODEL 9. MODIFIKOVANI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA TRANSAKCIONI MODEL PODATAKA NA CELOM UZORKU ISPITANIKA (N=303) Slika br. 21. Modifikovani model strukture odnosa promenljivih za transakcioni model podataka dobijen na celom uzorku PRII LOZII 252 PRILOG BR. 5.15. MODEL 10. OPŠTI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA TRANSAKCIONI MODEL PODATAKA NA UZORKU ISPITANIKA KOJI SU PRVO KORISTILI TRANSAKCIONI MODEL PODATAKA (N=148) Slika br. 22. Opšti model strukture odnosa promenljivih za transakcioni model podataka na uzorku ispitanika koji su prvo koristili transakcioni pa dimenzioni onda model PRILOG BR. 5.16. MODEL 11. OPŠTI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA TRANSAKCIONI MODEL PODATAKA NA UZORKU ISPITANIKA KOJI SU PRVO KORISTILI DIMENZIONI MODEL PODATAKA (N=155) Slika br. 23. Opšti model strukture odnosa promenljivih za transakcioni model podataka na uzorku ispitanika koji su prvo koristili dimenzioni pa transakcioni onda model PRII LOZII 253 PRILOG BR. 5.17. Indikacije za modifikaciju za MODEL 11 Tabela br.5.6. Indikacije za modifikaciju kovarijansi i težinskih faktora u MODEL‐u 11 Indeks modifikacije Parametar promene Kovarijanse err_r<‐‐> emocionalne reakcije err_dt<‐‐> err_r 4.24 6.87 ‐.31 .61 err_at<‐‐> kognitivni stil err_pt<‐‐>err_e 5.87 4.3 .75 .55 Težinski faktori R<‐‐‐ emocionalne reakcije R<‐‐‐ skor Dt skor At<‐‐‐ kognitivni stil skor At<‐‐‐ E Skor At<‐‐‐R 4.24 5.42 5.87 5.15 4.85 ‐4.85 1.91 .01 .01 .01 PRILOG BR. 5.18. MODEL 12. MODIFIKOVANI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA TRANSAKCIONI MODEL PODATAKA NA UZORKU ISPITANIKA KOJI SU PRVO KORISTILI DIMENZIONI MODEL PODATAKA (N=155) Slika br. 24. Modifikovani model odnosa promenljivih za transakcioni model podataka na uzorku ispitanika koji su prvo koristili dimenzioni pa transakcioni onda model PRII LOZII 254 PRILOG BR. 5.19. MODEL 13. OPŠTI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA DIMENZIONI MODEL PODATAKA NA CELO M UZORKU ISPITANIKA (N=303) Slika br. 25. Opšti model strukture odnosa promenljivih za dimenzioni model podataka na celokupnom uzorku ispitanika PRILOG BR. 5.20. Indikacije za modifikaciju za MODEL 13 Tabela br.5.7. Indikacije za modifikaciju kovarijansi i težinskih faktora u MODEL‐u 13 Indeks modifikacije Parametar promene Težinski faktori Skor Ad<‐‐‐M 4.07 .01 PRII LOZII 255 PRILOG BR. 5.21. MODEL 14. MODIFIKOVANI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA DIMENZIONI MODEL PODATAKA NA CELO M UZORKU ISPITANIKA (N=303) Slika br. 26. Modifikovani model strukture odnosa promenljivih za dimenzioni model podataka na celokupnom uzorku ispitanika PRILOG BR. 5.22. MODEL 15. OPŠTI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA DIMENZIONI MODEL PODATAKA NA UZORKU ISPITANIKA KOJI SU PRVO RADILI U TRANSAKCIONOM MODELU PODATAKA (N=148) Slika br. 27. Opšti model strukture odnosa promenljivih za dimenzioni model podataka na uzorku ispitanika koji su prvo koristili transakcioni pa onda dimenzioni model PRII LOZII 256 PRILOG BR. 5.23. Indikacije za modifikaciju za MODEL 15 Tabela br.5.8. Indikacije za modifikaciju kovarijansi i težinskih faktora u MODEL‐u 15 Indeks modifikacije Parametar promene Kovarijanse err_ad<‐‐> err_m 4.16 .78 Težinski faktori skor Ad<‐‐‐ M 4.76 .01 PRILOG BR. 5.24. MODEL 16. MODIFIKOVANI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA DIMENZIONI MODEL PODATAKA NA UZORKU ISPITANIKA KOJI SU PRVO RADILI U TRANSAKCIONOM MODELU PODATAKA (N=148) Slika br. 28. Modifikovani model odnosa promenljivih za dimenzioni model podataka na uzorku ispitanika koji su prvo koristili transakcioni pa onda dimenzioni model PRII LOZII 257 PRILOG BR. 5.25. MODEL 17. OPŠTI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA DIMENZIONI MODEL PODATAKA NA UZORKU ISPITANIKA KOJI SU PRVO RADILI U DIMENZIONOM MODELU PODATAKA (N=155) Slika br. 29. Opšti model strukture odnosa promenljivih za dimenzioni model podataka na uzorku ispitanika koji su prvo koristili dimenzioni pa onda transakcioni model PRILOG BR. 5.26. Indikacije za modifikaciju za MODEL 17 Tabela br.5.9. Indikacije za modifikaciju kovarijansi i težinskih faktora u MODEL‐u 17 Indeks modifikacije Parametar promene Kovarijanse err_dd<‐‐> err_r err_pd<‐‐> err_e 5.18 4.09 .54 .56 PRII LOZII 258 PRILOG BR. 5.27. MODEL 18. MODIFIKOVANI MODEL STRUKTURE ODNOSA PROMENLJIVIH ZA DIMENZIONI MODEL PODATAKA NA UZORKU ISPITANIKA KOJI SU PRVO RADILI U DIMENZIONOM MODELU PODATAKA (N=155) Slika br. 30 Modifikovani model strukture odnosa promenljivih za dimenzioni model podataka na uzorku ispitanika koji su prvo koristili dimenzioni pa onda transakcioni model PRII LOZII 259 BIOGRAFIJA Kandidat, mr Ivana Kovačević, rođena je 1975. godine u Beogradu, gde je završila osnovnu i srednju školu. Diplomirala je 2001. godine na odseku Psihologija Filozofskog fakulteta Univerziteta u Beogradu, na kome je 2007. godine odbranila magistarsku tezu iz oblasti psihologije rada, a 2009. godine prijavila doktorsku disertaciju iz oblasti kognitivne ergonomije. Od 2002. godine je zaposlena na Katedri za menadžment ljudskih resursa Fakulteta organizacionih nauka Univerziteta u Beogradu. Kao asistent učestvuje u izvođenju nastave iz predmeta Psihologija, Poslovna psihologija, Međuljudski odnosi u organizaciji, Timski rad i Organizaciono ponašanje. Saradnik je Laboratorije za multimedijalne komunikacije Fakulteta organizacionih nauka i učesnik na projektu Multimodalna biometrija u upravljanju identitetom, finansiranom od strane Ministarstva nauke i tehnologije. Učestvovala je na mnogobrojnim naučnim i stručnim konferencijama. Autor je i koautor više naučnih radova, od kojih je šest objavljeno u prestižnim međunarodnim časopisima sa liste časopisa sa impakt faktorom. Među relevantnim istraživačkim radovima naročito se ističe rad koji je 2013. godine objavljen u časopisu Computers in Human Behavior (Kompjuteri u ljudskom ponašanju), svrstanom u kategoriju vrhunskih međunarodnih časopisa (M21) u okviru oblasti multidisciplinarne psihologije, i u kategoriju istaknutih međunarodnih časopisa u oblasti eksperimentalne psihologije (M22). Takođe, 2012. objavljen je rad u časopisu Decison Support Systems (Sistemi za podršku odlučivanju), klasifikovanom u kategoriju vrhunskih međunarodnih časopisa (M21) u okviru tri oblasti iz domena informatike, a u kom je kandidat koautor. PRII LOZII 260 PRII LOZII 261 PRII LOZII 262