Kategoriat
Blogi

Käytettävyyden parantaminen analytiikan avulla

Teksti: opettaja Jarno Haapaniemi, Sasky ja kehittämiskoordinaattori Anu Konkarikoski, Ammattiopisto Tavastia

DOT-hankkeen loppumetreillä teimme kaksi kokeilua siitä, miten analytiikkatiedolla voidaan helpottaa käyttäjien kulkemista oppimisympäristössä. Ammattiopisto Tavastian ja SASKY koulutuskuntayhtymän toteuttama kokeilu koski Moodle-ympäristöä, mutta samantyyppinen analysointi käy myös muille verkkosivustoille. Molemmat kokeilut pohjautuivat verkkokauppojen optimointiin kehitetyn osaamisen hyödyntämiseen.

Attractive.ai

Sasky toteutti attractive.ai -tekoälyllä tutkimuksen Saskyn Moodlen etusivulle ja tiilet-näkymään saadakseen selville, mitä tekoäly ehdottaa ensivaikutelman, käyttäjän kulkeman polun ja saavutettavuuden parantamiseksi. Lopputuotteena saatava raportti on jaettu neljään osaan: yhteenvetoon, ensivaikutelmaan, navigoimiseen sivustolla ja käytettävyyteen. Raportista löytyy noin kymmenen tekoälyn tekemää nostoa kokonaisuuden parantamiseksi. Havaitut kehittämiskohteet on lueteltu omina kokonaisuuksinaan. Kokonaisuuksissa on kerrottu verkko-osoite, luokittelu, havainto ja ratkaisu sekä lisätietoa linkki.

Kuvakaappaus Saskyn Moodleen tehdystä Attractive.ai-analyysistä

Moodlen etusivun ehdotukset

Ensivaikutelmassa tekoäly ehdotti valkoista aluetta kenttien välillä lisättäväksi. Eri elementtien sijoittelu sivulla ei sen mielestä antanut kuvaa siitä, mitkä elementit kuuluvat yhteen. Kuvien resoluutio ei ollut sen mielestä riittävä, sekä responsiivisuudessa, painikkeen kontrastissa että tekstien rivitysasetuksissa oli parannettavaa.

Käyttäjän kulkureitissä tekoäly kehotti poistamaan päällekkäiset navigaatiot ja näyttämään selkeämmin, missä kohtaa sivustoa käyttäjä kulloinkin on. Etsi-painikkeeseen se ehdotti tekstiennusteen käyttöönottoa.
Saavutettavuuden osalta tekoäly huomautti englanninkielisen sivuston sisältävän myös suomenkielistä tekstiä ja kursorin olisi hyvä muuttua painikkeiden päällä näyttämään, että kyseessä on linkki.

Tiilet-näkymän ehdotukset

Kurssitasolla tiilet-formaatissa tekoäly piti ensivaikutelman osalta tiilien tekstejä liian pitkinä kyseisiin tiiliin ja ehdotti niitä lyhennettäviksi samoin kuin tiilien välistä valkoista osuutta suurennettavaksi. Kuvien resoluutiota se ehdotti suurennettavaksi ja vähentämään kuvissa olevia värejä. Alasivujen fontteja se piti epäjärjestelmällisinä.

Käyttäjän kulkureitissä se piti tiiliformaatin järjestyksen ymmärtämistä epäselvänä, vaikka ihminen kyllä todennäköisesti osaa seurata otsikoiden numerojärjestystä. Puhelinnumeroa ja sähköpostiosoitetta se ehdotti suoraan klikkauksen takaa toimivaksi. Pohdittavaksi jää, ehtisikö opettaja vastaamaan kaikkiin viesteihin ja puheluihin.

Saavutettavuuden osalta tekoälyohjelma ehdotti tiilinäkymän kontrastien parantamista.

Pohdinta

Attractive.ai:n tuottamat raportit antavat hyvän pohjan seuraavien kehitysaskeleiden ottamiseksi. Raporteissa on hyvää keskeisimpien kohtien esiin nostaminen. Raportissa oleva kehityskohdelista on sopivan mittainen. Saadut kehittämiskohteet ovat jaettavissa kolmelle toimijalle: Moodlen kehittäjäyhteisölle, Moodlen ylläpitäjille ja opettajille.

Näistä parhaimman hyödyn saa opettaja-näkökulmasta, mikä tuo esiin niitä asioita, joita olisi hyvä käydä läpi opettajien kanssa sisällöntuotantoon liittyen.

Parhaimman hyödyn saamiseksi testiajoja pitäisi tehdä säännöllisesti tehtyjen muutoksien jälkeen.

Kulkureittitutkimus

Käytimme markkinoinnin, viestinnän ja teknologian asiantuntijayrityksen LM Somecon osaamista Ammattiopisto Tavastian Moodlen käytettävyyden parantamiseen tähtäävän kulkureittitutkimuksen suunnitteluun. Tavoitteena on hyödyntää analytiikkatyökaluja yleisten kulkureittipulmien sekä hyvin toimivien osioiden tunnistamiseen ja monistamiseen. Jatkossa voisimme helpottaa kulkureittejä, parantaa otsikointia ym. nimeämistä, luoda pikalinkkejä ja saada juuri työn alla olevat tehtävät etusivulle. Kulkureittitutkimuksen aikana koemme opiskelijoiden tietosuojan turvaamisen kuitenkin tärkeämmäksi kuin kaikkien mahdollisten työkalujen käytön.

Jos emme käytä evästeitä, voimme analysoida yleisimpiä poistumissivuja, sivustolla tai alasivuilla käytettyä aikaa sekä kävijämäärältään tai näyttökerroiltaan suosituimpia sivuja. Evästeiden avulla voimme myös nähdä yleisimmät kulkureitit sivuston sisällä, paluita etusivulle, scrollaamista kullakin sivulla alaspäin, suositumpia painikkeita sekä suppiloida dataa, jotta nähdään polulta poistumisen vaiheet.

Opiskelijoita voisivat hyödyttää palautettujen tehtävien ja moduulien valmistumisen sekä kokonaisetenemisen mittarit. Opettajan työkalujen avulla sisältöjä on mahdollista tuunata toimivammaksi sekä seurata opiskelijan toimia ja etenemistä Moodlessa.

Hotjar-työkalulla (sis. evästeet EU:n aluellla) voi tutkia lämpökarttoja, tallentaa sessioiden kulkua ja tehdä kyselyitä. Sen avulla voi löytää U-käännökset, vahinkoklikkaukset ja suosituimmat reitit. Google Analyticsin avulla voi tutkia myös yksittäisten sivujen vierailujen määriä, kestoja ja poistumisia sivuilta sekä asettaa määrällisiä tavoitteita esim. tiettyjen nappien painalluksista. Lisäksi datan funneloiminen on mahdollista: käyttäjän löytämät oikeat reitit ja putoamiskohdat sekä suosituimmat reitit ovat löydettävissä. Osittaisena korvaajana Google Analyticsille voisi olla Plausible, joka ei käytä evästeitä.

Seuraavassa vaiheessa – muulla rahoituksella – tutkimme Moodlen toimittajan Mediamaisterin kanssa, mitä ko. tiedoista he voivat järjestelmätoimittajana tarkastella ilman ulkopuolista analytiikkaohjelmistoa, mitä Mediamaisterin mRaportointi jo sisältää ja mitä pitäisi vielä lisätä. Näin opiskelijan tietosuoja saataisiin varmimmin pidettyä kunnossa.

Kiinnostavaa kokonaiskehittämisen kannalta on myös ehdotus tarjota opiskelijalle pian kirjautumissivun jälkeen tieto niistä aktviiteeteista, joita hän on käynyt katsomassa viimisimpänä. Näin helpotettaisiin myös sitä, että tehtävänannon katsottuaan opiskelija käy tekemässä käytännön työtehtävän ja löytää kuvan ja reflektoinnin palautuspaikan nykyistä helpommin.