ראש המעבדה: ד"ר היילי ווייגלט-מרום
מנהל המעבדה: אורן בן-אהרון
מוביל טכנולוגי: עמרי כהנא
מעבדת חקר חוויית משתמש (User Experience Lab) של הפקולטה לטכנולוגיות למידה במכון הטכנולוגי חולון (HIT) היא מעבדה חדשנית ומתקדמת, החוקרת את הדרכים שבהן אנשים מעבדים מידע, משתמשים ולומדים באמצעות כלים טכנולוגיים מגוונים. בין תחומי המחקר של המעבדה נכללים ממשקים דיגיטליים המוצגים על גבי מסכי מחשב, טאבלטים וטלפונים חכמים, ממשקי מציאות רבודה/מדומה (AR/VR), וכן ממשקים פיזיים כגון רובוטים חברתיים.
 |
 |
המעבדה משמשת את הסגל האקדמי להוראה ולמחקר בתחום חוויית המשתמש, וכן את הסטודנטים לתואר ראשון ושני בפקולטה לטכנולוגיות למידה במסגרת קורסים ייעודיים, פרויקטי גמר ועבודות סמינריוניות. בנוסף, מתקיימים שיתופי פעולה עם חוקרים וסטודנטים מפקולטות בתוך ומחוץ למכון וכן שיתופי פעולה עם ארגונים וגופים בתעשייה.
המעבדה כוללת כמה אזורי עבודה, מחדר ניסויים אקוסטי וחדר לימוד המופרדים באמצעות חלון חד-כיווני וחדר קבלה לקליטת נבדקים. כל החדרים מצוידים בעמדות עבודה מתקדמות וציוד היקפי לשליטה במערכי המחקר והלמידה. המעבדה כוללת בין היתר: ארבע מערכות מתקדמות של מעקב עיניים, 2 כלים שונים למדידת תגובות פיזיולוגיות (כגון: דופק ו-GSR), מצלמות מתכווננות, מצלמות בחדר בקרה ואמצעי סנכרון ושליטה בתוך ומחוץ לחדר הניסוי ועוד. מבנה זה מאפשר לסטודנטים ולחוקרים לקיים במעבדה תצפיות, ניסויים ופעילויות מחקריות ולימודיות מגוונות, בסביבה המעודדת למידה מעשית.
במסגרת לימודים במעבדה נחשפים הסטודנטים למתודות מחקר מדעיות מעולמות המחקר האיכותני והכמותי, ומתנסים בשימוש במכשור מתקדם למדידת פעילות קוגניטיבית, כגון מערכת למעקב אחר תנועות עיניים (Eye Tracking). תחומי העיסוק במעבדה כוללים תהליכי אפיון, בדיקות שמישות, בחינת מוצרים משלבי הקונספט ועד שלב האב-טיפוס (Prototype), שימוש בכלי ניתוח מתקדמים ואינטגרציה של נתונים ממקורות מגוונים. תהליכי החשיבה והחקר נתמכים גם באנליזות מבוססות בינה מלאכותית, ליצירת פלטפורמות נוספות ללמידה וחשיבה ביקורתית.
מעבר לפעילות האקדמית השוטפת, המעבדה רואה חשיבות רבה בטיפוח שיתופי פעולה עם גורמים בתעשייה, לשם פיתוח פרויקטים ומחקרים המציעים פתרונות מבוססי מחקר UX לבעיות אמיתיות מהשטח.
מעקב עיניים (Eye Tracking)
מעקב עיניים (Eye Tracking) היא טכנולוגיה סנסורית מתקדמת המאפשרת לזהות ולנתח את מיקוד המבט של המשתמש. באמצעותה ניתן לעקוב אחר תנועות העיניים בתרחישי שימוש ולמידה שונים, ולבחון באילו אזורים בממשק המשתמש מתמקד בפועל. המידע המתקבל מאפשר למדוד את אפקטיביות הממשק, לזהות נקודות לשיפור, ולבצע אופטימיזציה מבוססת נתונים. מעבר לכך, ניתוח תנועות העיניים מספק תובנות על תהליכים קוגניטיביים ודפוסי למידה, ובכך תורם להבנה מעמיקה של אופן החשיבה והשימוש של המשתמשים בממשקים דיגיטליים.
במעבדה פועלים ארבעה מכשירי מעקב עיניים מתקדמים מתוצרת Tobii, המיועדים לשימוש עם מסכי מחשב, טאבלטים וטלפונים חכמים. כחלק מהפעילות המחקרית, ניתן גם לבצע מחקרי שטח -מחוץ למעבדה- תוך שימוש במכשירים אלו.
בנוסף, במעבדה נעשה שימוש בזוג משקפי מעקב עיניים מתוצרת Pupil Labs, המאפשרים להרחיב את מחקרי מעקב העיניים לממשקים נוספים ולסביבה הפיזית. שימוש במשקפיים אלו מאפשר לבצע ניסויים אקולוגיים וטבעיים יותר, תוך בחינת התנהגות המשתמשים בזמן אמת ובסביבות שימוש אותנטיות.
ניתוח הנתונים הנאספים כולל עבודה עם מאגרי נתונים מספריים וייצוגים חזותיים מגוונים, ובהם מפות חום (Heat Maps) וGaze Plots – שתי דרכים מרכזיות להצגת דפוסי המבט של המשתמשים, להבנת מוקדי תשומת הלב שלהם ודפוסי האינטראקציה עם הממשק.
דוגמה ל Gaze Plot
שאלות UX שניתן לענות עליהן באמצעות מעקב עיניים:
מה הדבר הראשון שהמשתמש רואה? האם זה הדבר החשוב ביותר? מה הסב את תשומת ליבו? מהם אזורי העניין המשמעותיים? אילו חלקים בממשק אינם מובנים? כיצד משתמשים סורקים את הממשק? האופן בו מבחינים בסוגי מדיה שונים כגון: טקסט, תמונה, וידיאו, אייקון או אלמנט גרפי אחר ועוד.
תגובות פיזיולוגיות (GSR ודופק)
מדידת תגובות פיזיולוגיות (GSR ודופק) מאפשרת לזהות שינויים פיזיולוגיים המעידים על עוררות רגשית של המשתמשים. בעזרת טכנולוגיות אלו ניתן למדוד פרמטרים כגון מוליכות חשמלית של העור (GSR) ודופק (Heart Rate), המשקפים רמות מעורבות, לחץ והתרגשות של המשתמשים במהלך השימוש.
במעבדה קיימים מכשירי של חברת Shimmer למדידת מוליכות חשמלית של העור המאפשרים מדידה במקביל למעקב העיניים ובנפרד ממנו. בנוסף, במסגרת פרויקט גמר לתואר ראשון בפקולטה לטכנולוגיות למידה, פותח עבור המעבדה ממשק ייעודי בשם Xsenso המאפשר למדוד מוליכות חשמלית של העור ודופק ולסנכרן אותם עם נתוני תנועות העיניים בצורה ויזואלית וייעודית לחקר חוויית המשתמש.
השילוב בין נתונים פיזיולוגיים לבין מדדים התנהגותיים, כמו מעקב עיניים או ניתוח אינטראקציות בממשק, מאפשר לקבל תמונה מלאה ועשירה של חוויית המשתמש ולהבין טוב יותר את ההיבטים הרגשיים והקוגניטיביים של תהליכי הלמידה והשימוש בטכנולוגיות.
ניתוח הבעות פנים
במעבדה נעשה שימוש במערכת לניתוח הבעות פנים של משתמשים במהלך אינטראקציה עם מערכות דיגיטליות. המערכת מבוססת על טכנולוגיות מתקדמות של ראייה ממוחשבת ובינה מלאכותית, ומאפשרת לזהות ולנתח הבעות פנים בזמן אמת או מתוך הקלטות וידאו, תוך זיהוי של רגשות כגון שמחה, הפתעה, תסכול, פחד, כעס וגועל.
השימוש במערכת לניתוח הבעות פנים מאפשרת לחוקרים לבחון כיצד משתמשים מגיבים באופן רגשי לתכנים, ממשקים וסביבות למידה דיגיטליות, גם במצבים שבהם המשתמשים אינם מבטאים את תחושותיהם באופן מילולי. המערכת מספקת נתונים כמותיים וויזואליים, המאפשרים לבצע ניתוח מעמיק של חוויית המשתמש לאורך זמן ובנקודות אינטראקציה שונות.
בנוסף, ניתן לשלב ולסנכרן את נתוני ניתוח הבעות הפנים עם שאר הנתונים הנאספים במעבדה ובכך לקבל תמונה רחבה ומדויקת יותר של החוויה הרגשית, הקוגניטיבית וההתנהגותית של המשתמשים במהלך המחקר.
מצלמות 360°
חדר המחקר במעבדה מצויד בשלוש מצלמות מתקדמות, המאפשרות תיעוד של המשתתפים במחקר מזוויות שונות. הקלטות אלו מאפשרות ניתוח מעמיק של הבעות הפנים, תנועות הגוף והקול של המשתתפים, ובכך מספקות תובנות נוספות על חוויית המשתמש בזמן אמת.
במעבדה פועלת תוכנה ייעודית המאפשרת צפייה מסונכרנת בהקלטות מכל הזוויות, לצורכי ניתוח, למידה וצפייה משותפת של סטודנטים וחוקרים. בנוסף, ניתן לסנכרן את ההקלטות ממצלמות הווידאו עם נתוני מעקב העיניים, ובכך לקבל תמונה מדויקת, שלמה ועשירה יותר של התנהגות המשתמש והחוויה הכוללת שלו במהלך המחקר.
מעבר למחקר, המעבדה משמשת ללמידה ולהתנסות במסגרת קורסים שונים ופרויקטי גמר בתוכניות הלימודים של הפקולטה לטכנולוגיות למידה לתואר ראשון (B.A.) ולתואר שני (M.A.). במהלך הלימודים במעבדה, הסטודנטים נחשפים למערכי מחקר מהשדה האיכותני והכמותי ומשתמשים במתודות העוסקות בבחינת חוויות משתמש ולמידה בעידן הדיגיטלי כגון: AB TESTING, FIVE SECOND TEST. במקביל, הסטודנטים לומדים להשתמש במגוון הכלים שבמעבדה, לאתר את הכלים המתאימים ביותר לבחינת שאלות המחקר שלהם ולנתחם.
בנוסף, במעבדה פועלת מערכת UXplore – מערכת מבוססת בינה מלאכותית שפותחה על ידי סטודנטיות בפקולטה ומלווה סטודנטים וחוקרים בתכנון מחקר במעבדה באופן עצמאי, מוב והדרגתי. המערכת מספקת תמיכה אישית ומשוב לאורך שלבי התכנון, ומשלימה את הליווי המקצועי של צוות המעבדה.
להלן דוגמאות למחקרים שבוצעו במעבדה:
אנחנו תמיד שמחים לשיתופי פעולה חדשים עם גורמים מהאקדמיה ומהתעשייה.
אם הפעילות שלנו מעניינת אתכם או שיש לכם רעיון לשיתוף פעולה – נשמח לשמוע!
השאירו פרטים ונחזור אליכם בהקדם.
