Formation Eye Tracking pour l'UX

Leçon 1 • Histoire de la recherche sur le suivi oculaire

Retrace le suivi oculaire de l'ophtalmologie ancienne aux laboratoires UX modernes. Contextualise les outils actuels dans un siècle d'évolution méthodologique.

Leçon 2 • Comment fonctionne l'œil humain

Couvre l'anatomie oculaire, la fovéa et les limites de la vision périphérique. Établit la base biologique pour interpréter correctement les données de regard.

Leçon 3 • Types de mouvements oculaires

Distingue les saccades, les fixations, la poursuite lisse et les microsaccades. Chaque type de mouvement a des implications UX distinctes, abordées dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Technologies de base du suivi expliquées

Explique les méthodes de réflexion pupillo-cornéenne, de pupille sombre et de pupille claire. Ancre les décisions de sélection matérielle dans la physique de chaque approche.

Leçon 2 • Trackers oculaires de bureau distants

Couvre les trackers montés sur écran et intégrés au moniteur utilisés en laboratoire. Établit le contexte matériel de référence pour la plupart des études UX.

Leçon 3 • Suivi par webcam et à distance

Présente le suivi oculaire par navigateur et par webcam pour les études à distance à grande échelle. Aborde les limites de précision et les cas d'usage appropriés.

Leçon 4 • Trackers oculaires mobiles et portables

Examine les trackers sous forme de lunettes et montés sur la tête pour les études en conditions réelles. Prépare les étudiants à la recherche sur le terrain au-delà de l'environnement de laboratoire contrôlé.

Leçon 1 • Recrutement et échantillonnage des participants

Guide l'estimation de la taille de l'échantillon, les critères d'inclusion et les considérations de diversité. Garantit que les résultats sont généralisables à la population d'utilisateurs cible.

Leçon 2 • Préparation et présentation des stimuli

Aborde la résolution d'écran, la fréquence de rafraîchissement et le timing des stimuli pour une capture fiable du regard. Prévient les confusions courantes introduites par une mauvaise configuration des stimuli.

Leçon 3 • Éthique et consentement éclairé

Couvre la confidentialité des données, les procédures de consentement et les droits des participants dans la recherche sur le regard. Prépare les étudiants à respecter les normes éthiques institutionnelles et professionnelles.

Leçon 4 • Définition des questions de recherche et des hypothèses

Traduit les objectifs UX en hypothèses testables basées sur le regard. Garantit que chaque décision de conception est ancrée dans une question de recherche claire.

Leçon 1 • Accueil des participants et briefing des tâches

Couvre les instructions scriptées, les essais pratiques et la gestion de l'anxiété des participants. Standardise le début de la session pour réduire la variabilité comportementale.

Leçon 2 • Préparation de l'environnement de laboratoire

Spécifie l'éclairage, l'assise et le positionnement du moniteur pour une qualité de suivi optimale. Réduit le bruit ambiant avant l'arrivée de tout participant.

Leçon 3 • Enregistrement et suivi de session

Explique l'aperçu en direct du regard, les indicateurs de qualité des données et les interventions en cours de session. Permet aux chercheurs de détecter et corriger les problèmes de qualité des données en temps réel.

Leçon 4 • Procédures de calibration et de validation

Parcourt les routines de calibration standard à 5 et 9 points et les vérifications de validation. Établit la base de précision nécessaire pour des données fiables.

Leçon 1 • Métriques de saccades et de transitions

Examine l'amplitude des saccades, la direction et les matrices de transition entre ZI. Révèle les schémas de navigation et les stratégies de recherche visuelle à travers les éléments de l'interface.

Leçon 2 • Définition des zones d'intérêt

Enseigne le dessin manuel et automatisé des ZI, y compris les ZI dynamiques pour les stimuli vidéo. Les ZI sont les unités spatiales qui rendent possible le calcul des métriques.

Leçon 3 • Métriques basées sur les fixations

Couvre le nombre de fixations, la durée et le temps jusqu'à la première fixation comme indicateurs principaux de l'attention. Relie chaque métrique à des questions UX spécifiques sur l'utilisabilité et la saillance.

Leçon 4 • Agrégation et comparaison des métriques

Montre comment agréger les métriques entre les participants et comparer les conditions. Construit la couche de résumé quantitatif nécessaire avant les tests statistiques.

Leçon 1 • Similarité et comparaison des scanpaths

Présente la distance d'édition de chaînes, Levenshtein et les algorithmes MultiMatch. Permet la comparaison quantitative des séquences de visualisation entre participants ou conditions.

Leçon 2 • Génération et interprétation des heatmaps

Explique les heatmaps basées sur les fixations et le temps de pause, les échelles de couleurs et le lissage gaussien. Enseigne la lecture correcte des zones chaudes et froides dans le contexte UX.

Leçon 3 • Superposition et visualisation contextuelle

Montre la superposition des données de regard sur les maquettes filaires, les prototypes et les images vidéo. Relie les sorties visuelles directement aux artefacts de conception pour la communication avec les parties prenantes.

Leçon 1 • Comparaison des conditions et des groupes

Couvre les tests t, Mann-Whitney, ANOVA et Kruskal-Wallis pour les métriques de regard. Construit la boîte à outils pour répondre aux questions de comparaison UX les plus courantes.

Leçon 2 • Corrélation et régression avec les données de regard

Examine les relations entre les métriques de regard et les résultats d'utilisabilité tels que le temps de tâche. Permet la modélisation prédictive de la performance de l'utilisateur à partir des données d'attention.

Leçon 3 • Rapport clair des résultats statistiques

Fournit des modèles pour la rédaction des statistiques de regard aux formats APA et en langage simple. Garantit que les résultats sont communiqués avec précision à des publics techniques et non techniques.

Leçon 4 • Choisir le bon test statistique

Fait correspondre les types de métriques de regard aux tests paramétriques et non paramétriques. Empêche les erreurs courantes liées à l'application de tests inappropriés à des distributions de regard non normales.

Leçon 1 • Identification des problèmes d'utilisabilité à partir du regard

Fait correspondre les schémas de regard tels que les longues fixations et les ZI manquées à des problèmes d'utilisabilité spécifiques. Développe la compétence de diagnostic pour traduire les données en énoncés de problèmes.

Leçon 2 • Triangulation du regard avec d'autres données UX

Combine le suivi oculaire avec la réflexion à voix haute, les enquêtes et les métriques de performance de tâche. Produit des résultats plus riches et plus crédibles que les seules données de regard.

Leçon 3 • Priorisation des recommandations de conception

Applique des cadres de notation de sévérité et d'impact-effort pour classer les problèmes identifiés par le regard. Garantit que les équipes de conception agissent d'abord sur les problèmes les plus critiques.

Leçon 4 • Présentation des résultats aux parties prenantes

Couvre la structure du diaporama, les techniques de démonstration en direct et la gestion des questions des parties prenantes. Prépare les étudiants à défendre avec confiance les changements de conception basés sur les données.