| Author(s) | Collection number | Pages | Download abstract | Download full text |
|---|---|---|---|---|
| Syvak A. M., Tatusko R. I. | № 2 (90) | 146-155 |
|
|
У статті представлено результати розроблення інтерактивної інформаційної системи нечіткого моделювання інтегральної ефективності користувацького інтерфейсу, що поєднує методи нечіткої логіки, адаптивної візуалізації та динамічного налаштування параметрів. Запропонована система забезпечує можливість задавати вагові коефіцієнти та функції належності для критеріїв ефективності — продуктивності, когнітивного навантаження, зручності та адаптивності інтерфейсу. На основі цих параметрів обчислюється інтегральний показник ефективності (E), який відображається у реальному часі у вигляді графічних змін. Такий підхід дозволяє досліднику або розробнику аналізувати вплив окремих чинників на загальну оцінку, проводити порівняння сценаріїв і визначати оптимальні співвідношення між критеріями. У роботі наведено три приклади симуляцій — технічний, педагогічний і користувацький фокуси, які демонструють гнучкість системи та здатність моделювати різні пріоритети. Результати підтвердили ефективність використання нечіткої логіки для врахування суб’єктивних факторів користувацького досвіду, що не піддаються традиційній кількісній оцінці. Інтерактивна реалізація системи підвищує зручність аналітичного процесу, забезпечує прозорість прийняття рішень і створює умови для побудови інтелектуальних користувацьких інтерфейсів нового покоління. Отримані результати мають практичне значення для удосконалення методів оцінювання юзабіліті, оптимізації навчальних і виробничих середовищ, а також розроблення адаптивних, когнітивно дружніх інтерфейсів, здатних до самопідлаштування під потреби користувача.
Ключові слова: нечітка логіка, інтегральна ефективність, користувацький інтерфейс, інтерактивна система, моделювання, когнітивне навантаження, адаптивність, зручність користування, візуалізація, інтелектуальні технології.
doi: 10.32403/0554-4866-2025-2-90-146-155
- 1. Graf, M. S., Svintsytska, O. M., & Artamonov, Ye. B. (2024). Fuzzy modeling for analysis and forecasting in complex information systems. Technical Engineering, 1(93), 139–146.
- 2. Kryvorotko, A. O. (Ed.). (2022). Innovative pedagogical activity as a factor in shaping the life-creative competence of the learner: Monograph. Dnipro: Publisher Bila K. O.
- 3. Khayut, B., Fabri, L., & Abukhana, M. (2014). Intelligent user interface in fuzzy environment. International Journal of Artificial Intelligence & Applications, 5(1), 63–78.
- 4. Babuska, R. (2001). Fuzzy systems, modeling and identification: Technical report. Delft University of Technology.
- 5. Lokman, A., Ismail, W. Z. W., Aziz, N. A. A., & Ghazali, A. K. (2025). Interactive fuzzy-logic interface for enhanced real-time water-quality-index monitoring. Algorithms, 18(9), 591.
- 6. Jankowski, J., Kazienko, P., Wątróbski, J., et al. (2016). Fuzzy multi-objective modeling of effectiveness and user experience in online advertising. Expert Systems with Applications, 65, 315–331.
- 7. Imamguluyev, R., Imanova, T., Hasanova, P., et al. (2024). Revolutionizing human–machine interaction: Fuzzy logic in interface design. International Journal of Research Publication and Reviews, 5(8), 2939–2949.
- 8. Ferranti, L., & Boutellier, J. (2023). FuzzyLogic.jl: A flexible library for efficient and productive fuzzy inference. arXiv:2306.10316 [cs.AI].
- 9. Kostiuk, Yu., Skladannyi, P., Sokolov, V., & Rzaieva, S. (2025). Intelligent system for simulation modeling and research of information objects. In Proc. of the Workshop on Intelligent Information Technologies (UkrProg-IIT 2025) (pp. 39–47). Kyiv, May 13–14, 2025. CEUR Workshop Proceedings, Vol. 4049.
