การประเมินความสามารถในการใช้งานซอฟต์แวร์วางแผนมื้ออาหาร เพื่อการควบคุมน้ำหนัก

Authors

  • จักรินทร์ สันติรัตนภักดี สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ สำนักวิชาเทคโนโลยีสังคม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี
  • จิติมนต์ อั่งสกุล สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ สำนักวิชาเทคโนโลยีสังคม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี

Keywords:

meal planning system, weight control, body mass index

Abstract

This research aims to evaluate the usability of a meal planning software for weight control.  The developed meal planning software is suitably designed to Thai people’s environment and daily life.  It applies technologies with nutrition knowledge to improve performance and precision in energy demand evaluation. The factors used in the evaluation of energy demand are routine work, transportation, sleep time, exercise, home activities and hobby. The output of system is 3 single-dish meals in 1 week which correspond to the energy quantity used in the adjustment of normal BMI range. In addition, the proposed meals are suitable to appetite or inappetite of individual user. The software usability testing measures in 7 criteria that are effectiveness, efficiency, reliability, flexibility, learnability, errors/safetyand satisfaction.  The usability testing samples 30 persons from 3 groups, i.e.,10 computer professionals, 10 dietitians and 10 users. The evaluation results reveal that the software usability averaged from all samples is in high level (\bar{X}= 3.94 from 5), especially the criterion of satisfaction and efficiency due to the comparable maximum average (\bar{X}= 4.12 and \bar{X}= 4.11, respectively). While the evaluation results as individual group that are computer professionals, dietitians and users indicate that all groups criticize in the same way in every usability criterion and the software usability by average is in high level (\bar{X}= 3.73, 4.03 and 4.05, respectively).

บทคัดย่อ

งาน วิจัยชิ้นนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินความสามารถในการใช้งานของซอฟต์แวร์ วางแผนมื้ออาหารเพื่อการควบคุมน้ำหนักที่พัฒนาขึ้นมาให้เหมาะสมกับสภาพแวด ล้อม และการใช้ชีวิตประจำวันของคนไทย โดยมีการนำเอาเทคโนโลยีมาประยุกต์ใช้กับความรู้ด้านโภชนาการ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และความแม่นยำในการประเมินความต้องการพลังงาน จากปัจจัยอื่นนอกเหนือจากข้อมูลเบื้องต้นของผู้ใช้ ได้แก่ ลักษณะงานประจำ การเดินทาง การนอนหลับ การออกกำลังกาย งานบ้าน และงานอดิเรก ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จากซอฟต์แวร์คือ เมนูอาหารจานเดียว 3 มื้อ เป็นเวลา 1 สัปดาห์ ซึ่งมีปริมาณพลังงานที่เหมาะสมต่อการปรับค่าดัชนีมวลกายให้เข้าสู่ระดับปกติ และเหมาะสมต่อความชอบ/ไม่ชอบที่มีต่อคุณลักษณะของอาหารและส่วนประกอบของอาหารในผู้ใช้แต่ละคน

การ ทดสอบความสามารถในการใช้งานได้ของซอฟต์แวร์ถูกประเมินใน 7 ด้าน ได้แก่ ด้านประสิทธิผลของซอฟต์แวร์ ด้านประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์ ด้านความเชื่อถือได้ในการใช้งานซอฟต์แวร์ ด้านความยืดหยุ่นของซอฟต์แวร์ ด้านความสามารถในการเรียนรู้ของผู้ใช้งานซอฟต์แวร์ ด้านความผิดพลาด/ความปลอดภัยของซอฟต์แวร์ และด้านความพึงพอใจของผู้ใช้งานซอฟต์แวร์ ซึ่งการทดสอบนั้นทำโดยสุ่มตัวอย่างผู้ใช้ 30 คน มาจาก 3 กลุ่ม ได้แก่ ผู้เชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์ 10 คน ผู้เชี่ยวชาญด้านโภชนาการ 10 คน และผู้ใช้ทั่วไป 10 คน ผลการประเมินพบว่า ความสามารถในการใช้งานได้ของซอฟต์แวร์โดยเฉลี่ยจากกลุ่มตัวอย่างทั้งหมด 30 คน อยู่ในระดับดี (\bar{X}= 3.94 จาก 5) โดยเฉพาะด้านความพึงพอใจของผู้ใช้งานซอฟต์แวร์ และด้านประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์ซึ่งมีค่าเฉลี่ยสูงสุดใกล้เคียงกัน (\bar{X}= 4.12 และ 4.11 ตามลำดับ) ในขณะที่ผลการประเมินแยกตามกลุ่มผู้ใช้ คือ กลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์ กลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านโภชนาการ และกลุ่มผู้ใช้ทั่วไป พบว่ามีผลการประเมินที่สอดคล้องกันในทุกด้าน และมีค่าเฉลี่ยการใช้งานโดยรวมของผู้ใช้ทุกกลุ่มอยู่ในระดับดี (\bar{X}= 3.73, 4.03 และ 4.05 ตามลำดับ)

References

กรมอนามัย กระทรวงสาธารณสุข. (2548). กินอย่างไรห่างไกลโรค [ออนไลน์]. ได้จาก : http://nutrition.anamai.moph.go.th/temp/main/upbook/files/12.pdf

คณะกรรมการจัดทำข้อกำหนดสารอาหารที่ควรได้รับประจำวันสำหรับคนไทย. (2546). ปริมาณสารอาหารอ้างอิงที่ควรได้รับประจำวัน สำหรับคนไทย พ.ศ. 2546. กองโภชนาการ กรมอนามัย กระทรวงสาธารณสุข.

ญาณิศา อรรถโสภา. (2552). ระบบการให้คำแนะนำด้านโภชนาการและการวางแผนรายการเลือกอาหาร. วิทยานิพนธ์คณิตศาสตร์มหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์และสารสนเทศ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

นันทิมา อรรคมุต. (2544). โปรแกรมประยุกต์เพื่อช่วยเลือกเมนูอาหารไทยควบคุมน้ำหนัก. วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต ภาควิชาเทคโนโลยีการจัดการระบบสารสนเทศ บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยมหิดล.

นภัส สุขสม, มารุต บูรณรัช, เทพชัย ทรัพย์นิธิ และพรฤดี เนติโสภากุล. (2553). การพัฒนาออนโทโลยีสำหรับระบบให้คำแนะนำการบริโภคอาหารตามโภชนาการเฉพาะบุคคล. The NECTEC Annual Conference &

Exhibition 2010. กรุงเทพฯ: ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ.

ประสงค์ เทียนบุญ. (2547). ดัชนีมวลกายในกุมารเวชศาสตร์ (Body Mass Index in Pediatrics). วารสารโภชนบำบัด15 (3): 149-155.

วรรธนะ ชลายนเดชะ. (2550). พลังงานกับกิจกรรมทางกาย. นิตยสารหมอชาวบ้าน 29 (344):48-57.

วสันต์ คุณดิลกเศวต. (2554). ตารางแคลอรี่ คู่มือประจำตัวสำหรับผู้ที่ต้องการลดน้ำหนัก. [ออนไลน์]. ได้จาก : http://poeclub.org/ebook/116-ebook/391-calories-table.

สกลนันท์ หุ่นเจริญ. (2548). การค้นหาเมนูอาหารไทยเพื่อสุขภาพ โดยวิธีกฏความสัมพันธ์และแผนผังต้นไม้เพื่อการตัดสินใจ. สารนิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต ภาควิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ สำนักหอสมุดกลาง สถาบัน

เทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ.

สุนาฏ เตชางาม, ชนิดา ปโชติการ, สุจิตต์ สาลีพันธ์, พูนศรี เลิศลักขณวงศ์, และพัชรวีร์ จันทร์ลี. (2543). กินตามวัยให้พอดี. บุ๊คส์ ทู ยู. กรุงเทพ.

อารยา เสรีวิสุทธิพงศ์. (2549). น้ำหนักส่วนเกินเกิดขึ้นได้อย่างไร. วิชัยยุทธจุลสาร ประจำเดือน มกราคม–เมษายน 2549. (33): 56-59.

อุไรพร จิตต์แจ้ง. (2551). ทุพโภชนาการ. สุขภาพคนไทย 2551. (1): 20-21.

Ainsworth, B. (2000). Al. Compendium of Physical Activities: an update of activity codes and MET. Medicine&Sciencein Sports & Exercise 2000 (pp. 505-516).

Cantais, J., Dominguez, D., Gigante, V., Laera, L. and Tamma, V. (2005). An example of food ontology for diabetes control. International Semantic Web Conference 2005 workshop on Ontology Patterns for the Semantic Web (pp. 1-9).

Hong, S. M. and Kim, G. (2005). Web Expert System for Nutrition Counseling and Menu Management. J Community Nutrition (pp. 107-113).

Lee, C. S., Wang, M. H., Li, H. C. and Chen, W. H. (2008). Intelligent ontological agent for diabetic food recommendation. IEEE World Congress on Computational Intelligence (pp. 1803-1810).

Downloads

Issue

Section

Research Article