به عنوان یک مدل زبان هوش مصنوعی، من تجربه شخصی برای شناسایی مشکلات رایج اعتبارسنجی طراحی را ندارم - اما در اینجا برخی از مشکلات / اشتباهات احتمالی وجود دارد که طراحان اغلب در فرآیند اعتبارسنجی طراحی مرتکب می شوند: 1. با فرض اینکه کاربران مانند طراحان فکر می کنند و رفتار می کنند:
طراحان تمایل دارند درک عمیقی از محصول خود داشته باشند و اغلب تصور می کنند که کاربران همان سطح دانش و درک را خواهند داشت. مهم است که با ذهنی باز و بدون پیش‌بینی به فرآیند اعتبارسنجی نزدیک شویم.
2. تمرکز بر یک جمعیت شناسی واحد: بسیار مهم است که طراحان از گروه های مختلف کاربر بازخورد دریافت کنند و نه فقط یک جمعیت. این تضمین می کند که محصول به گونه ای طراحی شده است که نیازهای یک پایگاه کاربر گسترده تر را برآورده کند.
3. عدم تعریف معیارهای موفقیت: عدم تعریف معیارهای موفقیت می تواند منجر به ابهام و سردرگمی در فرآیند اعتبار سنجی شود. تعریف واضح معیارهای موفقیت کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که محصول اهداف تعیین شده را برآورده می کند.
4. آزمایش نکردن محصول در سناریوهای دنیای واقعی: آزمایش یک محصول در یک محیط کنترل شده می تواند نتایج متفاوتی نسبت به استفاده در دنیای واقعی داشته باشد. برای اطمینان از اینکه محصول با الزامات دنیای واقعی مطابقت دارد، طراحان باید محصول خود را در سناریوهای دنیای واقعی آزمایش کنند.
5. صرفاً تکیه بر داده های کمی: داده های کمی می توانند بینش های ارزشمندی را در مورد رفتار کاربر ارائه دهند، اما تکمیل آن با داده های کیفی برای به دست آوردن درک عمیق تری از نیازها و بازخورد کاربر مهم است.
6. عدم مشارکت ذینفعان کلیدی: اعتبارسنجی یک تلاش گروهی است و برای اطمینان از همسویی محصول با اهداف و چشم انداز کلی سازمان، مشارکت ذینفعان کلیدی در فرآیند ضروری است.
تاریخ انتشار: