MASTERTHESIS
Konzeption und Evaluation eines KI-gestützten Workflows
für unmoderierte Nutzertests im UX-Research
für unmoderierte Nutzertests im UX-Research
Masterthesis zu einem KI-gestützten Workflow, der unmoderierte Nutzertests von der Planung bis zum finalen UX-Bericht automatisiert
Tools
- n8n (Workflow-Automatisierung)
- Telegram (Chatbot für die Testplanung)
- Claude von Anthropic (KI-Agenten für Dialog und Analyse)
- Google Sheets, Google Mail und Google Forms (Probandenverwaltung, Fragebögen)
- PDF-SHIFT-Export um HTML-Dokumente zu erstellen
- Fragebögen für die Tests: SUS, UEQ, VisAWI, NPS oder eigene Fragen
- Erhebungsinstrumente der Studie: NASA-TLX, UEQ, TAM
Gesamtprozess
Forschungsfragen
- Wie lässt sich ein KI-gestützter Nutzertestprozess konzipieren und umsetzen?
- Welcher Automatisierungsgrad ist erreichbar, und wo bleiben manuelle Eingriffe nötig?
- Wie lässt sich der Prozess bewerten und mit klassischen Tests vergleichen?
- Welche Qualität haben die automatisch erzeugten Ergebnisse?
- Welche Testarten eignen sich für die Automatisierung, und wo liegen die Grenzen?
Umsetzung: Teilprozess 1, Testplanung mit dem Agenten
- Start per Telegram-Nachricht
- Der Agent erfragt Testziel, Website, Zielgruppe und Probandenzahl
- Er wählt einen passenden Fragebogen oder erstellt eigenen Fragenbogen
- Nach der Bestätigung werden Probanden gefiltert und per E-Mail eingeladen
Umsetzung: Teilprozess 2, Auswertung
- Läuft täglich automatisch und prüft, ob genug Antworten vorliegen
- Berechnet die Kennwerte des Fragebogens
- Ein zweiter KI-Agent analysiert die Ergebnisse
- Erzeugt einen UX-Bericht mit Zusammenfassung, Dimensionswerten, Problemen und Verbesserungsvorschlägen
- Sendet den UX-Bericht per Telegram und aktualisiert den Teststatus
Geplante Evaluation
- Vergleich eines klassischen moderierten Tests mit dem KI-gestützten unmoderierten Test, jeweils 6 Teilnehmende
- Bewertet wird der Prozess aus Sicht der durchführenden Person, nicht die getestete Website
- Kennzahlen: kognitive Belastung (NASA-TLX), Nutzererfahrung (UEQ), Akzeptanz (TAM), Automatisierungsgrad
Aktueller Stand
- Abgeschlossen: Theorieteil, Workflow, Testläufe
- Im November 2026: Durchführung der Studie
- Voraussichtliche Abschluss: Ende Januar