I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 ,   p p .   1 5 6 1 ~1 5 7 6   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v15 i 4 . pp 1 5 6 1 - 1 5 7 6          1561       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Dev elo pment of   K a buTea ch:   a   ch a ra cter - ba sed d ec isio n suppo rt  sy stem f o r mush r o o m cla ss ificatio n       Vilcho r  G .   P er did o 1 ,   M elin d a   A.   B enins ig 2 ,   Da niel  M a rv in B .   Ra m el 3   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   C o l l e g e   o f   I n f o r ma t i o n   T e c h n o l o g y   E d u c a t i o n ,   N u e v a   V i z c a y a   S t a t e   U n i v e r s i t y ,     B a y o m b o n g ,   P h i l i p p i n e s   2 C o l l e g e   o f   I n f o r ma t i o n   Te c h n o l o g y   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   U n i v e r si t y   o f   t h e   C o r d i l l e r a s,   B a g u i o   C i t y ,   P h i l i p p i n e s   3 D e p a r t me n t   o f   N a t u r a l   S c i e n c e s,  C o l l e g e   o f   A r t s  a n d   S c i e n c e s,   N u e v a   V i z c a y a   S t a t e   U n i v e r si t y ,   B a y o m b o n g ,   P h i l i p p i n e s       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 2 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J u l 7 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u l 1 9 ,   2 0 2 6       M u sh r o o m   m isi d e n ti fica ti o n   re m a in s  a   p e rsiste n t  p u b li c   h e a lt h   ris k   i n   r u ra l   c o m m u n it ies ,   c a u sin g   p o is o n i n g   a n d   fa talit ies   wo rl d wid e .   T h is  stu d y   p re se n ts  Ka b u Tea c h ,   a   we b - b a se d   d e c isio n   su p p o r t  sy ste m   (DSS )   fo r   c las sify in g   m u sh ro o m s  a s  e d ib le  o r  p o iso n o u s.  T h e   sy ste m   is  trai n e d   o n   t h e   UCI  m u sh ro o m   d a tas e t  (8 , 1 2 4   in sta n c e s,  2 2   c a teg o r ica l  m o rp h o lo g ica l   a tt rib u tes )  u sin g   t h e   c a te g o r ica l  Na ïv e   Ba y e s  a lg o rit h m   wit h   Lap lac e   sm o o th i n g   (α = 1 . 0 )   t h ro u g h   t h e   R u b i x   M L  fra m e wo rk .   Th e   sy ste m   e m p lo y e d   a   h y b ri d   in tera c ti v e   stru c t u re   a n d   e v e n t - d ri v e n   a rc h it e c tu re   with   t h e   m o d e l – v iew – c o n tro ll e r  p a t tern ,   e n a b li n g   re a l - ti m e   c las sifica ti o n ,   h u m a n - in - th e - l o o p   e x p e rt  v a li d a ti o n ,   a n d   S M S - b a se d   re su lt   d e li v e ry   fo r  lo w - c o n n e c t iv it y   ru ra l   e n v iro n m e n ts.  M o d e l  e v a lu a ti o n   u sin g   a   7 0 : 3 0   h o ld o u t   m e th o d   a c h iev e d   9 9 . 6 3 %   a c c u ra c y ,   wh il e   5 - f o ld   c ro ss - v a li d a ti o n   y ield e d   a   m e a n   a c c u ra c y   o f   9 9 . 6 6 %   (±0 . 1 1 1 8 % ).   P e rfo rm a n c e   m e tri c s,  in c lu d i n g   a   c o n f u si o n   m a tri x ,   p e r - fo ld   re su lt s  with   sta n d a rd   d e v iatio n s,  p re c isio n ,   re c a ll ,   F 1 - s c o re ,   a n d   sp e c ifi c it y ,   c o n f irm  m o d e l  ro b u stn e ss ,   a tt ri b u ted   to   t h e   c lea n   a n d   d isc rimin a ti v e   c a teg o rica l  fe a tu r e s  o f  th e   d a tas e t  a n d   th e   u se   o f  Lap lac e   sm o o th i n g .   Us a b il it y   tes ti n g   with   1 0 2   re sp o n d e n ts  u sin g   th e   USE   q u e sti o n n a ire  a c h iev e d   a   g ra n d   m e a n   o f  5 . 9 3   (a g re e ).   Re li a n c e   o n   th e   N o rth   Am e rica n   UCI  d a tas e t  li m it s  d irec t  P h il i p p i n e   a p p li c a b il it y ;  f u tu re   wo rk   will   fo c u s  o n   lo c a ll y   so u rc e d ,   e x p e rt - lab e led   d a tas e ts.  Ka b u Tea c h   is   a   re li a b le,   in terp re tab le,   a n d   u se r - c e n tere d   DSS   th a t  b ri d g e s  trad i ti o n a l  k n o wle d g e   a n d   m o d e rn   ICT   fo r  sa fe r  ru ra l   m u sh r o o m   fo ra g in g .   K ey w o r d s :   Dec is io n   s u p p o r t sy s tem   Kab u T ea ch   L ap lace   s m o o th in g   Ma ch in e  lear n in g   Mu s h r o o m   class if icatio n   MV C   ar ch itectu r al  p atter n   Naïv e  B ay es a lg o r ith m   UC I   m u s h r o o m   d ataset   USE  q u esti o n n air e   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Vilch o r   G.   Per d id o   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   C o lleg e  o f   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y   E d u ca tio n   Nu ev a  Vizc ay a  State  Un iv e r s ity   B ay o m b o n g ,   Nu ev a   Vizc ay a,   Ph ilip p in es   E m ail:  v g p er d id o @ n v s u . ed u . p h       1.   I NT RO D UCT I O N   Mu s h r o o m s   ar e  g lo b ally   r e co g n ized   f o r   th eir   n u tr itio n al  an d   m ed icin al  p r o p e r ties ,   p r o v i d in g   ca lciu m ,   p h o s p h o r u s ,   v itam in s ,   p r o tein s ,   an d   an tio x i d an t s ,   a n d   co n tr i b u tin g   t o   tr ea tm en ts   f o r   illn ess es  s u ch   as   ca n ce r   an d   o b esit y   [ 1 ] .   Ho w ev er ,   m u s h r o o m   c o n s u m p tio n   p o s es  s ig n if ican t  p u b lic  h e alth   r is k s ,   as  s o m e   s p ec ies  ar e  p o is o n o u s   a n d   ca n   ca u s e  s ev er e  illn ess   o r   d ea th   wh en   m is id en tifie d   [ 2 ] .   B etwe en   1 9 9 9   an d   2 0 1 6 ,   th e  Un ited   States   r ec o r d ed   o v er   1 3 3 , 7 0 0   m u s h r o o m   p o i s o n in g   ca s es,  wh ile  Ger m an y   d o cu m e n ted   2 2   f atalities  f r o m   2 0 0 0   to   2 0 1 8   [ 3 ] .   I n   th e   Ph ilip p in es,  p o is o n i n g   in cid e n ts   r em ain   p r e v alen t,   with   r ec en t   ca s es  in   Kalin g a,   B en g u et,   an d   M o u n t ain   Pro v in ce   a f f ec tin g   d o ze n s   o f   in d iv id u als,  in clu d in g   c h ild r en   [ 4 ] .   I n   No r t h er n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 5 6 1 - 1 5 7 6   1562   L u zo n ,   p a r ticu lar ly   Nu ev a  Vi zc ay a,   m u s h r o o m   f o r a g in g   r e m ain s   an   im p o r tan t  liv elih o o d   an d   f o o d   s o u r ce   f o r   f ar m er s ,   in d i g en o u s   g r o u p s ,   a n d   lo w - in c o m e  h o u s eh o ld s .   Mu s h r o o m   id e n tific atio n   in   m an y   r u r al  co m m u n ities   ac r o s s   th e  Ph ilip p in es  lar g ely   d ep en d s   o n   in d ig en o u s   k n o wled g e   an d   m o r p h o lo g ical  o b s er v atio n .   Pra ctice s   d o cu m en te d   in   B ico l  N atu r al  Par k   an d   Aeta   s ettlem en ts   in   C en tr al  L u zo n   s h o w  r elian ce   o n   l o ca l  te r m in o lo g y ,   p r ep a r atio n   r itu al s ,   an d   g en er atio n al  k n o wled g e   [ 5 ] ,   [ 6 ] .   At  th e   s am e  tim e,   f o l k lo r e,   s u ch   as  th e   ass o ciatio n   o f   m u s h r o o m   g r o wth   with   lig h tn in g ,   is   ev id en t in   Gad d an g   tr ad itio n s   [ 7] .   Alth o u g h   cu ltu r ally   s ig n if ican t,  th ese  p r ac tices r ely   h ea v ily   o n   v is ib le  tr aits   s u ch   as  co lo r ,   s ize,   a n d   s h ap e,   m ak in g   th e m   v u ln er a b le  to   m is id en tific atio n .   T o x ic   s p ec ies  o f ten   r esem b le  ed ib le  v ar ieties   [ 8 ] ,   an d   im m a tu r e  o r   d am a g ed   s p ec im en s   f u r th er   r ed u ce   th e  r eliab ilit y   o f   m o r p h o lo g ical  cu es   [ 9 ] .   W h ile  m o lecu lar   tec h n iq u es  s u ch   as  DNA  b ar c o d in g   o f f er   h ig h er   ac c u r ac y   [ 8 ] ,   [ 1 0 ] ,   t h ese  m eth o d s   r em ain   im p r ac tical  in   r u r al  s ettin g s .   T h e  ch allen g e   ex ten d s   g lo b ally :  T h ailan d   r ec o r d s   an n u al  p o is o n i n g   f atalities  [ 1 1 ] ,   th e  d ea th   ca p   m u s h r o o m   ac c o u n ts   f o r   a  s ig n if ican t  p r o p o r tio n   o f   Ger m a n   m u s h r o o m   d ea th s   [ 1 2 ] ,   an d   t h e   C h in a  ce n ter s   f o r   d is ea s e  co n tr o l  an d   p r ev en ti o n   ( C DC )   r ep o r te d   5 0 5   p o is o n in g   ca s es  in   2 0 2 3   in v o lv in g   9 7   to x ic  s p ec ies   [ 1 3 ] .   So m e  co u n tr ies  m itig ate  th ese  r is k s   th r o u g h   ex p e r t  co n s u ltatio n   s er v ices,   s u ch   as  f r ee   m y co l o g ical  ev al u atio n s   in   I taly   [ 1 4 ] .   T h ese  g l o b al  an d   l o ca l  s ce n ar io s   em p h asize  th e  u r g en cy   o f   ac cu r ate,   ac ce s s ib le,   an d   f ield - u s ab le  class if icatio n   to o ls .   Ad v an ce s   in   d ig ital  tech n o l o g y   a n d   m ac h in e   lear n in g   ( ML )   p r o v id e   p r o m is in g   s o lu tio n s .   ML   alg o r ith m s   ca n   an aly ze   s tr u ctu r ed   d atas ets,  d etec t  p atter n s ,   a n d   g en er ate  ac cu r ate  p r ed ictio n s   with o u t  ex p licit  p r o g r a m m in g   [ 1 5 ] .   T h eir   ap p licab ilit y   h as  b ee n   d em o n s tr a ted   ac r o s s   h ea lth ca r e,   ag r icu lt u r e,   cy b e r s ec u r ity ,   an d   s m ar t  s y s tem s   [ 1 6 ] – [ 2 0 ] .   I n   m y c o lo g y ,   ch ar ac ter - b ased   class if icatio n   u s in g   m o r p h o lo g ical  tr aits   s u ch   as   ca p   s h ap e,   g ill  attac h m en t,  a n d   s p o r e  co lo r   h as  p r o v en   ef f ec tiv e  in   d is tin g u is h in g   ed ib le  f r o m   p o is o n o u s   m u s h r o o m s   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] .   Stu d ie s   ap p ly in g   Naïv e  B ay es,  K - n ea r est  n eig h b o r s ,   an d   s u p p o r t  v ec to r   m ac h in es  to   th e  UC I   m u s h r o o m   d ataset  h av e  ac h iev ed   h ig h   ac cu r ac y   [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ] ,   with   Naïv e  B ay es  s h o win g   r o b u s tn ess ,   in ter p r etab ilit y ,   an d   ef f icien c y   f o r   ca teg o r ical  d ata   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ] .   Ad d itio n al  en h a n ce m en ts ,   s u ch   as  f ea tu r e  au g m en tatio n ,   d im en s io n ality   r ed u ctio n ,   a n d   ex p lain ab le  f r a m ewo r k s ,   h av e  f u r th e r   im p r o v ed   its   p er f o r m a n ce   [ 2 7 ] ,   [ 2 8 ] .   B ey o n d   class if icatio n   m o d els,   s ev er al  m u s h r o o m - r elate d   d e cisi o n   s u p p o r t  s y s tem s   ( DSS)  h av e  b ee n   d ev elo p e d :  a  m u s h r o o m   d ia g n o s is   ass i s tan ce   s y s t em   ( M DAS)   [ 2 9 ] ,   a  m o b ile  DSS  ac h iev in g   9 4 . 1 9 %   ac cu r ac y   in   T h ailan d   [ 3 0 ] ,   an d   in ter n et  o f   th in g s   ( I oT ) - e n a b led   s y s tem s   f o r   s m ar t  m u s h r o o m   f ar m i n g   [ 3 1 ] .  Ho wev er ,   th ese   s y s tem s   p r im ar ily   f o c u s   o n   al g o r ith m ic   p e r f o r m a n ce   o r   c o n tr o lled   en v ir o n m en ts   an d   lac k   in teg r atio n   with   r ea l - wo r ld   co n s tr ain ts   s u ch   as  lim ited   co n n ec tiv ity ,   u s er   ac ce s s ib ilit y ,   an d   ex p er t  v alid atio n .   I n   th e   Ph ilip p in e   co n tex t,   r esear ch   o n   DSS  in teg r atio n   r em ain s   lim ited ,   f o c u s in g   lar g ely   o n   s p ec ies   d o cu m e n tatio n   [ 5 ] ,   [ 8 ] ,   [ 9 ] ,   with   o n ly   a  f ew  ex p lo r in g   ML - b as ed   class if icatio n   [ 3 2 ] ,   [ 3 3] ,   an d   ex is tin g   s y s tem s   lack in g   in teg r ated   d ec is io n   s u p p o r t   [ 3 4 ] .   Un lik e  p r io r   s tu d ies  th at  p r i m ar ily   em p h asize  alg o r ith m i c  p er f o r m an ce ,   th is   s tu d y   f o cu s es  o n   s y s tem - lev el  in n o v atio n   b y   d ev elo p in g   a  d ep lo y a b le  an d   u s er - ce n ter ed   DSS.  Sp ec if ically ,   Kab u T ea ch   in tr o d u ce s   th r ee   k e y   co n tr ib u tio n s   b ey o n d   th e  class if icatio n   en g in e:  ( 1 )   a  h y b r i d   ar ch it ec tu r al  f r am ewo r k   co m b in in g   in ter ac tiv e  s tr u ctu r e  an d   ev en t - d r iv e n   ar ch itectu r e  with   th e   m o d el - v iew - c o n tr o l ler   ( MV C )   p atter n ,   en ab lin g   m o d u lar   an d   m ain tain ab le  s y s tem   d esig n ;  ( 2 )   an   SMS - b ased   d ec is io n   s u p p o r t  m ec h an is m   im p lem en ted   v ia  th e  Sem ap h o r e  ap p licatio n   p r o g r am m i n g   in ter f ac e   ( API ) ,   en s u r in g   class if icatio n   r esu lt   d eliv er y   ev e n   in   lo w - co n n ec tiv ity   r u r al  e n v ir o n m en ts   —   a  ca p ab ilit y   ab s en t  in   c o m p ar a b le  s y s tem s   s u ch   as   MD AS   [ 2 9 ]   o r   th e  T h ailan d   m o b ile  DSS   [ 3 0 ] ;  an d   ( 3 )   a  h u m an - in - th e - lo o p   ex p e r t  v al id atio n   lay er   th r o u g h   th e  m u s h r o o m   r eso u r ce s   r esea r ch   an d   d ev elo p m en t  ce n ter   ( MRR D C ) ,   wh er e  m y co lo g is ts   r ev iew  an d   f in alize   ML - g en er ated   class if icatio n s   b ef o r e   r esu lts   ar e   co m m u n ic ated   to   m u s h r o o m   p ick er s ,   s er v in g   as  a   cr itical   s af ety   ch ec k   ag ain s t  f alse  n eg ativ es.  T h ese  co n tr ib u tio n s   ex ten d   b ey o n d   class if icatio n   ac cu r ac y ,   em p h asizin g   r ea l - wo r ld   ap p licab ilit y ,   ac ce s s ib ilit y ,   an d   s af ety   in   r u r al  Ph i lip p in e  co m m u n ities .   T h is   s tu d y   ad d r ess es  th e  id en tifie d   g ap   b y   d ev el o p in g   Kab u T ea ch ,   a  c h ar ac ter - b ased   DSS  f o r   m u s h r o o m   class if icatio n .   T h e  s y s tem   in teg r ates  a  Naïv e   B ay es  class if ier   tr ain ed   o n   th e  Un iv er s ity   o f   C alif o r n ia   ( UC I )   m u s h r o o m   d ataset  with in   a  h y b r id   ar ch ite ctu r al  f r am ewo r k   alig n ed   with   MV C   an d   clien t – s er v er   p atter n s .   User s   ca n   in p u t  m o r p h o lo g ical   f ea tu r es  s u ch   as  ca p   s h a p e,   g ill  ty p e,   a n d   h ab itat  to   o b tain   im m ed iate  class if icatio n   r esu l ts ,   wh ich   ar e  f u r th er   v alid ate d   b y   ex p e r ts .   B y   b r id g in g   tr a d itio n al  k n o wled g e   an d   m o d er n   I C T ,   Kab u T ea ch   aim s   to   p r o m o te   s af er   m u s h r o o m   f o r ag in g ,   r e d u ce   p o is o n in g   in ci d en t s ,   an d   s u p p o r t su s tain ab le  f o o d   p r ac t ices in   r u r al  co m m u n ities .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h is   s tu d y   ad o p ted   a  s tr u ctu r ed   m eth o d o l o g y   f o r   th e  d esig n ,   d ev elo p m en t,  an d   ev alu at io n   o f   th e   Kab u T ea ch   DSS.  T h e  o v er all  p r o ce s s   was  g u id e d   b y   th e   r ap id   ap p licatio n   d e v elo p m e n t  ( R AD)   m o d el,   wh ich   allo wed   iter ativ e  p r o to ty p in g   an d   co n tin u o u s   u s er   f ee d b ac k ,   an d   was  f u r th er   co m p lem e n ted   b y   th e  d esig n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Dev elo p men t o f Ka b u Tea c h :   a   ch a r a cter - b a s ed   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  fo r   … ( V ilch o r   G.   P erd id o )   1563   th in k in g   p r o ce s s   to   en s u r e   a  u s er - ce n ter ed   s o lu tio n .   T h e  m eth o d o lo g y   in clu d e d   d ata  c o llectio n ,   p r ep r o ce s s in g ,   m o d el  tr ain in g ,   s y s tem   ar ch itectu r e   d esig n ,   iter ativ e  p r o to ty p i n g ,   test in g ,   d e p lo y m e n t,  an d   u s ab ilit y   ev alu atio n .     2 . 1 .     Resea rc h  des i gn   T h is   s tu d y   co m b i n ed   q u a n titativ e  an d   d e v elo p m e n tal  r esea r ch   d esig n s .   T h e  q u an titativ e   ap p r o ac h   m ea s u r ed   s y s tem   u s ab ilit y   th r o u g h   s tr u ctu r ed   s u r v ey s   u s in g   th e  u s ef u ln ess ,   s atis f ac tio n ,   an d   ea s e  o f   u s e   ( USE )   q u esti o n n air e  t ool   [ 3 5 ] ,   wh ile  th e  d ev elo p m en tal  a p p r o ac h   f o c u s ed   o n   co n s tr u ctin g   a  f u n ctio n al   DSS   p o wer ed   b y   th e  Naïv e  B ay es  alg o r ith m ,   s elec ted   f o r   its   ef f icien cy   in   h an d li n g   ca teg o r ic al  d ata  an d   p r o v e n   ac cu r ac y   in   m u s h r o o m   class if icatio n   [ 2 3 ] .     2 . 2 .     So f t wa re   dev elo p m ent   m o del   T h e  s tu d y   ad o p ted   th e   R AD   m o d el   s h o wn   in   Fig u r e  1   as  th e   p r im a r y   s o f twar e  d ev elo p m en t   m eth o d o l o g y ,   em p h asizin g   it er ativ e  p r o to ty p in g ,   ac tiv e   u s er   in v o lv em en t,   an d   f aster   d e li v er y   o f   f u n ctio n al   s y s tem s   [ 3 6 ] – [ 4 0 ] .   T h e   p r o ce s s   b eg an   with   q u ick   d esig n   a n d   r e q u ir em e n t  g at h er in g ,   f o llo wed   b y   cy cles  o f   p r o to ty p in g ,   u s er   test in g ,   an d   r ef in em en t.  E ac h   cy cle  in v o lv ed   m u s h r o o m   ex p er ts   an d   tr ai n ed   p ick e r s ,   wh o s e   f ee d b ac k   g u id e d   im p r o v em e n ts   in   f u n ctio n ality   a n d   u s ab ilit y .   Alo n g   with   R AD,   th is   s tu d y   a p p lied   th e  f iv e  s tag es  o f   t h e  d esig n   th in k in g   f r am ew o r k ,   as  illu s tr ated   in   Fig u r e  2 ,   to   e n s u r e  a   u s er - ce n ter ed   an d   iter ativ e  d ev elo p m en t  p r o ce s s   [ 4 1 ] ,   [ 4 2 ] .   User   in s ig h ts   f r o m   th e   em p ath ize  an d   d e f in e  p h ases   wer e  tr an s lated   in to   s y s tem   r e q u ir em en ts   th r o u g h   in te r v iew s   an d   s u r v ey s   [ 4 3 ] .  T h e  I d ea te  a n d   Pro t o ty p e  p h a s es  p r o d u ce d   a n d   r ef in ed   s o lu tio n   co n ce p ts   u s in g   u s e  ca s e s ,   wir ef r am es,  an d   f u n ctio n al   m o d u les   [ 4 4 ] ,   [ 4 5 ]   b u ilt  with   L ar a v el,   B o o ts tr ap ,   an d   R u b ix   ML .   Sy s tem   p er f o r m an ce   an d   u s ab ilit y   wer e  v alid ated   in   t h e   test   s tag e.           Fig u r e  1 .   T h e  R AD   s o f twar e  d ev elo p m en t lif e  cy cle   m o d el           Fig u r e  2 .   T h e  f iv e  s t ag es o f   th e  d esig n   th in k i n g   p r o ce s s   f r am ewo r k       2 . 3 .     Da t a   s o urce   a nd   prepro ce s s ing   T h e  s tu d y   r elied   o n   th e   UC I   m u s h r o o m   d ataset   [ 4 6 ] ,   ac ce s s ed   f r o m   Kag g le   [ 4 7 ] ,   co n s is tin g   o f   8 , 1 2 4   in s tan ce s   with   2 2   ca teg o r ical  m o r p h o lo g ical  f ea tu r es,  in cl u d in g   ca p   s h ap e ,   g ill  s ize,   an d   s p o r e  p r in t  co l o r .   T h is   d ataset  was  p r e - p r o ce s s ed   u s in g   Py th o n   in   J u p y ter   No t eb o o k ,   co n f ir m e d   to   h av e   n o   m is s in g   v alu es,  an d   ex h ib ited   a  b alan ce d   d is tr ib u tio n   o f   ed ib le  ( 5 2 %)  an d   p o is o n o u s   ( 4 8 %)  class es.  Sin ce   th e  Ph ilip p in es d o es n o t   y et  p r o v id e  a   d ig ital  an d   ML - r ea d y   m u s h r o o m   d ataset,   th e   m o r p h o lo g ical  attr ib u tes  wer e   v alid ated   with   t h e  MRR D C   o f   Nu ev a  Vizc ay a  Stat e  Un iv er s ity   ( NVSU )   to   co n f ir m   th eir   r elev an ce   f o r   t h e  class if icatio n   o f   lo ca lly   f o r a g ed   s p ec ies.   Emp h a t h i z e   D e f i n e   I d e a t e   P r o t o t y p e   Te st   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 5 6 1 - 1 5 7 6   1564   I t  is   ac k n o wled g ed   th at  th e   U C I   m u s h r o o m   d ataset   r ep r esen ts   No r th   Am er ican   Ag ar ic u s   a n d   L e p io ta  f am ilies   an d   m ay   n o t  f u lly   ca p tu r e  th e  b io d iv e r s ity   o f   Ph ili p p in e  m u s h r o o m s .   Field   d ata   in   th e  Ph ilip p in es  m ay   in clu d e  n o is e,   i n co m p let e  o b s er v atio n s ,   an d   s p ec ies  v ar iab ilit y   n o t  p r esen t  in   t h e  b e n ch m ar k   d ataset.   T o   ad d r ess   th is   lim itatio n ,   f u tu r e   wo r k   will  f o cu s   o n :  ( 1 )   f ield   d ata  co llectio n   in   c o llab o r atio n   with   MR R DC   to   b u ild   a  Ph ilip p in e - s p ec if ic  an n o tated   m u s h r o o m   d ataset; ( 2 )   ex p er t - lab eled   s am p lin g   o f   en d em ic  s p ec ies f r o m   Nu ev a  Vizc ay a,   B en g u et,   an d   Kalin g a;  an d   ( 3 )   m o d el  r etr a in in g   o r   tr an s f er   lear n in g   u s in g   lo ca lly   co llecte d   d ata  to   im p r o v e  r ea l - w o r ld   cla s s if icatio n   ac cu r ac y .     2 . 4 .     ML   mo del   T h e  class if icatio n   en g in e  em p lo y ed   th e  ca teg o r ical  Naïv e  B ay es  ( N B )   alg o r ith m ,   s ele cted   f o r   its   ef f icien cy   in   h an d lin g   ca teg o r ical  d atasets   an d   s u itab il ity   f o r   lar g e - s ca le  class if icatio n   tas k s   [ 2 3 ] .   T h e  m o d el  was  im p lem en ted   u s in g   th e  R u b ix   ML   f r am ewo r k   ( v 2 . 5 )   in   PHP  8 . 2   with in   th e  L ar av el  1 1   b ac k en d .   L ap lace   s m o o th in g   ( α   =  1 . 0 )   was  ap p lied   to   ad d r ess   ze r o - f r eq u e n cy   is s u es,  en s u r in g   s tab le  p r o b ab ilit y   esti m atio n   wh en   test   s am p les co n tain   f ea t u r e  v alu es u n s ee n   d u r in g   tr ai n in g   [ 4 8 ] – [ 5 0 ] .   Data   p ar tit io n in g   was  p er f o r m ed   u s in g   s tr atif ied   h o ld o u t  m eth o d s   ac r o s s   th r ee   co n f ig u r atio n s   —   6 0 :4 0 ,   7 0 :3 0 ,   an d   8 0 : 2 0   —   t o   ev alu ate  th e  s en s itiv ity   o f   th e  class if ier   to   v ar y in g   tr ain i n g   d ata  s izes.  T h e   7 0 :3 0   s p lit  was  s elec ted   as   th e  p r im ar y   h o ld o u t  ev alu atio n   co n f i g u r atio n ,   y ield in g   9 9 . 6 3 %  ac cu r ac y .   Su b s eq u en tly ,   5 - Fo ld   C r o s s - Valid atio n   was  ap p lied   to   ass ess   g en er aliza tio n ,   y ield in g   a  m ea n   ac cu r ac y   o f   9 9 . 6 6 %   ( ± 0 . 1 1 1 8 %).   T h e  5 - f o ld   cr o s s - v alid atio n   r esu lt ( 9 9 . 6 6 %)  is   ad o p ted   as  t h e  f i n al  r e p o r ted   p er f o r m an ce   m etr ic,   as  cr o s s - v alid atio n   p r o v id es  a  s tatis tically   m o r e  r o b u s t  g en er aliza tio n   esti m ate  th an   a  s in g le   h o ld o u t   test .   Per f o r m an ce   was  ass ess ed   u s in g   Acc u r ac y ,   Pre cisi o n ,   R ec all,   Sp ec if icity ,   an d   F1 - Sco r e  d er iv ed   f r o m   co n f u s io n   m atr ices   [ 1 1 ] ,   [ 2 2 ] ,   [ 5 1 ] .     2 . 4 . 1 .   Rubi x   M L   im plem ent a t io n a nd   hy perpa ra m et ers   Fig u r e  3   is   a  co d e  s n ip p et  th at   illu s tr ates  th e  co r e  tr ain in g   p ip elin e  im p lem en ted   in   PHP  u s in g   R u b ix   ML   L ib r ar y ,   wh ile  T ab le   1   in d icate s   th e  k ey   h y p er p ar a m eter s   u s ed   b y   th e  Kab u T ea ch   Naïv e  B ay es c lass if ier .           Fig u r e  3 .   C o r e  R u b i x   ML   tr ai n in g   p i p eli n e  co d e   s n ip p et  f o r   th e  Kab u T ea ch   Naiv e   B ay es c lass if ier       T ab le  1 .   Su m m a r y   o f   th e  k ey   h y p er p ar am eter s   o f   th e  Kab u T ea ch   Naïv e  B ay es c lass if ier   H y p e r p a r a me t e r   V a l u e   D e scri p t i o n   A l g o r i t h m   C a t e g o r i c a l   N a ï v e   B a y e s   A p p r o p r i a t e   f o r   d i scr e t e   c a t e g o r i c a l   f e a t u r e s   La p l a c e   S m o o t h i n g   ( α)   1 . 0   ( d e f a u l t )   P r e v e n t s   z e r o   p r o b a b i l i t y   f o r   u n se e n   f e a t u r e   v a l u e s   C l a s s Pr i o r s   n u l l   ( e st i ma t e d )   C o m p u t e d   f r o m  t r a i n i n g   s e t   c l a ss  d i s t r i b u t i o n   F e a t u r e s Us e d   2 2   ( a l l   m o r p h o l o g i c a l )   N o   d i m e n s i o n a l i t y   r e d u c t i o n   a p p l i e d   P r i mary   D a t a   S p l i t   S t r a t i f i e d   7 0 : 3 0   h o l d o u t   P r e serv e s c l a ss   r a t i o   i n   t r a i n   a n d   t e s t   s e t s   C r o ss - V a l i d a t i o n   S t r a t i f i e d   5 - F o l d   P r o p o r t i o n a l   c l a ss   d i st r i b u t i o n   p e r   f o l d   M L  Li b r a r y   R u b i x   M L   v 2 . 5   P H P - n a t i v e   ML   l i b r a r y   B a c k e n d   F r a m e w o r k   La r a v e l   1 1   /   P H P   8 . 2   W e b   a p p l i c a t i o n   b a c k e n d   r u n t i me       2 . 5 .     Sy s t e m   des ig n a nd   pro t o t y pin g   Kab u T ea ch   was  d esig n ed   u s i n g   a  h y b r id   ar c h itectu r al  f r a m ewo r k   in teg r atin g   in ter ac tiv e  s tr u ctu r e  ar ch itectu r e  an d   ev en t - d r iv e n   ar ch itectu r e  s ty les,  alo n g   w i th   th e  MV C   p atter n ,   as   s h o w n   in   Fig u r e  4 .   T h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Dev elo p men t o f Ka b u Tea c h :   a   ch a r a cter - b a s ed   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  fo r   … ( V ilch o r   G.   P erd id o )   1565   in ter ac tiv e  s tr u ctu r e  co m p o n e n t  en s u r ed   c o n tin u o u s   en g a g em en t  b etwe en   u s er s   an d   t h e   class if ier   en g in e,   wh ile  th e  ev e n t - d r i v en   c o m p o n en t  h an d le d   asy n c h r o n o u s   m ess ag in g   th r o u g h   an   SMS  g atew ay ,   a   cr itical   d esig n   ch o ice  f o r   r u r al   ar ea s   with   u n r eliab le   in ter n et   co n n e ctiv ity .   T h e   MV C   p atter n   en f o r ce d   m o d u lar ity :   th e   Mo d el  m an ag e d   d ata  an d   M L   class if icatio n ,   th e  View  d eliv er ed   th e  u s er   in ter f ac e,   an d   th e  C o n tr o lle r   co o r d in ate d   d ata  f l o w,   s im p lif y in g   test in g   an d   iter at iv e  p r o to ty p in g   [ 5 2 ] ,   [ 5 3 ] .           Fig u r e  4 .   Hy b r id   a r ch itectu r al  f r am ewo r k   o f   th e  Kab u T ea c h   DSS       2 . 6 .     T esting   a nd   us a bil it y   ev a lua t io n   T esti n g   was  co n d u cted   in   t h r ee   lev els:   u n it,   in teg r atio n ,   a n d   s y s tem   test in g .   Acc u r ac y   te s tin g   u s ed   d if f er en t tr ain - test   s p lits   an d   c r o s s - v alid atio n   to   m ea s u r e  cla s s if ier   p er f o r m an ce ,   with   co n f u s io n   m atr ix   r esu lts   co m p u ted   to   d er i v e  ev alu atio n   m etr ics   [ 1 1 ] ,   [ 5 1 ] .   Usab ilit y   test in g   em p lo y ed   th e  USE  q u e s tio n n air e  to o l  with   a  7 - p o i n t L ik er t scale   [ 3 5 ] ,   [ 5 4 ] .   T h e  u s ab ilit y   ev alu atio n   in v o lv ed   1 0 2   r esp o n d en ts ,   co m p r is in g   m u s h r o o m   p ick er s   an d   MRR D C   ex p er ts ,   th e  two   p r im ar y   u s er   g r o u p s   o f   Kab u T ea ch .   T h is   s am p le  s ize  is   co n s is ten t  with   es tab lis h ed   u s ab ilit y   r esear ch   g u id elin es,  wh ich   r e co m m en d   2 0 - 4 0   p ar ticip an ts   as  a  p r ac tical  m in im u m   f o r   s u m m ativ e  u s ab ilit y   s tu d ies  aim ed   at  o b tain in g   s ta tis tical ly   s tab le  r esu lt s   [ 5 5 ] ,   [ 5 6 ] .   Fu r t h er m o r e,   Nielsen   [ 5 7 ]   d em o n s tr ated   th at   test in g   with   a  s u f f icien t  n u m b er   o f   r ep r esen tativ e  d o m ain   u s er s   en s u r es  co m p r eh en s iv e  id en tific atio n   o f   u s ab ilit y   is s u es.  T h e  d elib er at e  f o cu s   o n   d o m ain - s p ec if ic  s tak eh o ld er s   en s u r es  ec o lo g ical  v alid ity ,   as  u s in g   ac tu al  in ten d ed   u s er s   r ath er   th an   g en er al  p ar ticip an ts   p r o d u c es  r esu lts   th at  m o r e  ac cu r ately   p r ed ict  r ea l - wo r ld   p er f o r m an ce   [ 5 8 ] .   No n eth eless ,   ex p an d in g   f u tu r e  e v alu atio n s   to   in cl u d e  b r o a d er   g r o u p s   s u ch   as  ag r ic u ltu r al   ex ten s io n   wo r k e r s   an d   p u b lic  h ea lth   o f f icer s   is   r ec o m m en d e d   to   f u r th er   s tr en g th en   g en er al izab ilit y .     2 . 7 .     Sy s t e m   deplo y m ent   T h e  f in al  v er s io n   o f   Kab u T e ac h   was  d ep lo y ed   at  th e  NV SU  d ata  ce n ter   u s in g   a  co m b in atio n   o f   lay er ed   an d   clien t – s er v e r   d e p lo y m en t  p atter n s .   T h e   lay er ed   ar ch itectu r e  o r g an ized   th e  s y s t em   in to   th r ee   tier s :  th e  p r esen tatio n   lay er   ( u s er   d a s h b o ar d s ) ,   th e  ap p licatio n   lay e r   ( b u s in ess   lo g ic,   class if icatio n   en g in e,   an d   SMS  n o tific atio n   s er v ices) ,   an d   t h e   d ata  lay er   ( r elatio n al  d at a b a s e  f o r   u s er   ac co u n ts ,   class if icatio n   r ec o r d s ,   an d   v alid atio n   lo g s ) .   T h e  clien t – s er v er   ar c h itectu r e  f ac ilit ated   r ea l - tim e  co m m u n icatio n   b etw ee n   clien ts   an d   th e  NVSU  s er v er   [ 3 9 ] ,   [ 4 0 ] .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e  d ev el o p m e n t  an d   ev alu a tio n   o f   Kab u T ea c h   was  g r o u n d ed   i n   s y s tem atic  id en tific at io n   o f   its   in f o r m atio n   an d   tech n o lo g ical  r eq u ir em en ts ,   d esig n   o f   its   co r e  f ea tu r es,  an d   r ig o r o u s   ass es s m en t  o f   its   p er f o r m an ce   a n d   u s ab ilit y .   T h ese  f in d in g s   ar e  d is cu s s ed   in   r elatio n   to   ex is tin g   liter atu r e   an d   s y s tem   d esig n   b est p r a ctice s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 5 6 1 - 1 5 7 6   1566   3 . 1 .     I nfo r m a t io n  a nd   t ec hn o lo g ica l r equirem ent s   3 . 1 . 1 .   Da t a   req uirem ent s   T h e  s tu d y   ad o p ted   th e  UC I   m u s h r o o m   d ataset   o b tain ed   f r o m   Kag g le  [ 4 7 ] ,   co n s is tin g   o f   8 , 1 2 4   in s tan ce s   an d   2 2   ca teg o r ical  attr ib u tes.  T h is   d ataset  was  p r e - p r o ce s s ed ,   co n f ir m ed   to   h av e   n o   m is s in g   v alu es,   an d   ex h ib ite d   a  b alan ce d   d is tr ib u tio n   b etwe en   e d ib le  ( 5 2 %)  an d   p o is o n o u s   ( 4 8 %)  cla s s es,  ju s tify in g   its   s elec tio n   o v er   in co m p lete  lo c al  d atasets   an d   en s u r in g   r elia b le  tr ain in g   f o r   th e  Naïv e  B ay es  alg o r ith m   [ 2 2 ] .   Key   m o r p h o lo g ical  attr ib u tes  s u ch   as  ca p   co lo r ,   g ill  s ize,   o d o r ,   an d   b r u is es  s er v ed   as  th e  p r im ar y   f ea tu r es  f o r   class if icatio n .   W h ile   th e  U C I   m u s h r o o m   d ataset  p r o v id es  a  clea n   an d   b alan ce d   b e n ch m ar k ,   it  d o es  n o t  f u lly   ca p tu r e  th e  b io d iv er s ity   o f   Ph i lip p in e  m u s h r o o m s .   T o   ad d r e s s   th is ,   f u tu r e  wo r k   will  in v o lv e  th e  co llectio n   o f   lo ca lly   s o u r ce d ,   ex p e r t - lab el ed   m u s h r o o m   d atasets   th r o u g h   MRR DC ,   en ab lin g   m o d el  r etr ain in g   an d   v alid atio n   in   r ea l - wo r ld   Ph ilip p in e  co n d itio n s .     3 . 1 . 2 .   H a rdwa re   a nd   s o f t wa r e  re qu irem ent s   T h e  s y s tem   was  d ep lo y ed   o n   th e  u C o n n ec t  s er v er   at  th e   NVSU  Data   C en ter ,   wh ich   p r o v id es  a   r o b u s t  in f r astru ctu r e   eq u ip p e d   with   a  1 6 - c o r e  Xeo n   p r o ce s s o r ,   2 5   GB   clu s ter ed   R AM ,   an d   b o th   HDD  a n d   SS D  s to r ag e  ca p ac ities .   On   th e  clien t  s id e,   m u s h r o o m   p i ck er s   an d   ex p e r ts   ac ce s s ed   t h e  s y s tem   th r o u g h   in ter n et - en ab le d   d ev ices  s u ch   as  s m ar tp h o n es,  tab lets ,   o r   c o m p u ter s .   T h ese  s p ec if icatio n s   wer e  ess en tial  to   g u ar an tee   f ast  r esp o n s es   an d   l ig h tweig h t  p er f o r m an ce   ev en   in   r u r al  ar ea s ,   alig n in g   with   I C T   b est  p r ac tices  in   u s er - ce n ter ed   DSS  d esig n   [ 5 9 ] ,   [ 6 0 ] .   T h e  d esig n   o f   th e   s y s tem   p r io r itized   ac ce s s ib ilit y   f o r   en d - u s er s ,   r eq u ir in g   o n ly   s tan d ar d ,   wid el y   av ailab le  h ar d war e.   T h e  h ar d war e  r eq u ir e m en ts   f o r   c o m p u ter   o r   d esk t o p   an d   m o b ile  u s er s   ar e  d etailed   i n   T ab le  2 .       T ab le  2 .   E n d - u s er   h ar d war e   a n d   co n n ec tiv ity   r e q u ir em e n ts   f o r   m o b ile  an d   d esk to p   u s er s   M o b i l e   D e sk t o p   u sers   H a r d w a r e   c o m p o n e n t   S p e c i f i c a t i o n s   H a r d w a r e   c o m p o n e n t   S p e c i f i c a t i o n s   C P U   o r   p r o c e ss o r   D u a l - c o r e   2 . 0   G H z   o r   h i g h e r   C P U   o r   p r o c e ss o r   Q u a d - c o r e   2 . 0   G H z   o r   h i g h e r   R A M   4  G B   R A M   o r   h i g h e r   R A M   M i n i m u m   o f   8   G B   o r   h i g h e r   I n t e r n a l   s t o r a g e   c a p a c i t y   M i n i m u m   o f   8   G B   o r   h i g h e r ,   w i t h   a t   l e a st   5 0 0   M B   f r e e   S t o r a g e   M i n i m u m   2 0   G B   o f   a v a i l a b l e   sp a c e   o r   h i g h e r   D i sp l a y   5 . 0 - i n c h   scr e e n   w i t h   7 2 0 p   ( 1 2 8 0   x   7 2 0 )   r e so l u t i o n   o r   h i g h e r   D i sp l a y   1 2 8 0   x   8 0 0   r e so l u t i o n   o r   h i g h e r   C o n n e c t i v i t y   I n t e r n e t   A c c e ss   ( 3 G / 4 G   L TE/ 5 G / W i - F i )   a n d   A c t i v e   M o b i l e   S e r v i c e   C o n n e c t i v i t y   B r o a d b a n d   i n t e r n e t   w i t h   5   M b p s   mi n i m u m s p e e d   o r   h i g h e r   S M S   c a p a b i l i t y   Th e   d e v i c e   m u st   su p p o r t   b a s i c   S M S   f u n c t i o n a l i t y   G r a p h i c s   I n t e g r a t e d   o r   d e d i c a t e d   g r a p h i c s  a r e   s u f f i c i e n t   f o r   w e b - b a se d   a p p l i c a t i o n s   S e n s o r s   C a mer a   a n d   G P S   s u p p o r t   S e n s o r s   Lo c a t i o n   s e r v i c e   o r   G P S   su p p o r t       On   th e  o th er   h an d ,   th e  s y s tem   was  d ev elo p ed   u s in g   v ar io u s   to o ls   s p ec if ied   in   T ab le  3 .   I ts   co d eb as e  was  m ain ly   b u ilt  u s in g   L ar a v el  1 1   web   f r am ewo r k   ( b ac k en d ) ,   Ma r iaDB/ My SQL  ( d ata b ase) ,   B o o ts tr ap   5   ( f r o n te n d ) ,   a n d   R u b ix   ML   lib r ar y   f o r   ML   in teg r atio n .   C r u ci al  th ir d - p ar t y   in teg r atio n s   in clu d e  th e  Sem ap h o r e   API   f o r   SMS  n o tific atio n s   an d   th e  Ma p B o x   Geo co d in g   API   with   L ea f let  f o r   h an d lin g   lo ca tio n   d ata  an d   m ap   tiles .   Fu n ctio n ally ,   th e  s y s tem   m u s t su p p o r t m u s h r o o m   d ata  co llectio n ,   in itial c lass if icatio n ,   ex p er t v alid atio n ,   an d   n o tific atio n   o f   r esu lts   u s in g   SMS,  wh ile  also   m ee tin g   n o n - f u n ctio n al  r eq u ir em en t s   f o r   s ec u r ity   an d   r esp o n s iv en ess .   T h ese  to o ls   en s u r ed   s ca lab ilit y   an d   s u s tain ab ilit y   with in   th e  in f r astru ctu r e   o f   th e  u n iv e r s ity .  T h e  u s e  o f   R AD  an d   d esig n   th in k i n g   m et h o d o lo g y ,   s u p p o r ted   b y   th ese  to o ls ,   c o n t r ib u ted   to   ef f icien t   p r o to ty p in g   a n d   h i g h   u s ab ilit y   [ 6 1 ] ,   [ 6 2 ] .       T ab le  3 .   So f twar e  s p ec if icatio n s   u s ed   d u r i n g   th e  d ev elo p m e n t o f   Kab u T ea ch   DSS     S o f t w a r e   co m p o n e n t   S p e c i f i c a t i o n s   B a c k e n d   f r a m e w o r k   La r a v e l   1 1 . 9   F r o n t e n d   f r a mew o r k   B o o t s t r a p   5 . 3   ML   Li b r a r y   R u b i x   M L   2 . 5   R u n t i me   l i b r a r i e s   H TM L 5 ,   C S S 3 ,   S w e e t A l e r t   2   ( a l e r t   m e ssa g e s) ,   JQ u e r y   3 . 7 . 1 ,   C r o p p i e   2 . 6 . 5 ,   D r o p z o n e   5 . 9 . 3   A P I   M a p b o x   v 3 . 1 0 . 0 ,   Le a f l e t   2 . 0   ( m a p   t i l e s se r v i c e s) ,   S e ma p h o r e   ( S M S   G a t e w a y )   Te x t   o r   c o d e   e d i t o r   M i c r o s o f t   V i su a l   S t u d i o   C o d e   v e r si o n   1 . 9 9 . 3   X A M P P   A p a c h e   2 . 4   ( l o c a l h o s t   s e r v e r ) ,   P H P   8 . 2 ,   M a r i a D B   1 0 . 4   W e b   br o w ser   B r a v e   B r o w ser   1 . 7 7 . 9 5 ,   M o z i l l a   F i r e f o x   1 3 7 . 0 ,   M i c r o s o f t   E d g e   1 3 5 . 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Dev elo p men t o f Ka b u Tea c h :   a   ch a r a cter - b a s ed   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  fo r   … ( V ilch o r   G.   P erd id o )   1567   3 . 2 .     F e a t ures o f   t he  dev elo p ed  s y s t em   Kab u T ea ch   p r o v i d es  d is tin ct  in ter f ac es  an d   f u n ctio n alities   f o r   its   two   k ey   u s er   g r o u p s :  m u s h r o o m   p ick er s   an d   ex p er ts .   I t  in teg r at e s  m o d u les  f o r   ac co u n t  r e g is tr atio n ,   class if icatio n   m o d el  tr ai n in g ,   p r o f ilin g   a n d   class if icatio n ,   ex p er t v alid atio n ,   an d   a  m u s h r o o m   f o r ag i n g   m ap .     Acc o u n t   r eg is tr atio n   u s ed   OT P - b ased   SMS  v er if icatio n   f o r   p ick er s ,   wh ile  ex p er ts   r eg is ter ed   u s in g   NVSU  u C o n n ec t  e m ail  ad d r ess es.  T h e  clas s if icatio n   m o d el  m an ag em en t  ( C MM )   f ea tu r e  allo ws  ex p er ts   to   u p lo ad   t h e  p r e p r o ce s s ed   d atas et,   p er f o r m   s tr atif ied   d ata  s p lit tin g ,   an d   tu n e  th e   NB   m o d el  u s in g   K - f o ld   cr o s s - v alid ati o n ,   g en er atin g   th e  f in al  NB   m o d el  in   . m o d el  f o r m at.   T h e   m u s h r o o m   p r o f ilin g   an d   class if icatio n   f ea tu r e  o f   Kab u T ea c h   is   p r esen ted   in   Fig u r e  5 .   Sp ec if ically ,   Fig u r e  5 ( a)   s h o ws  th e  s elec tio n   o f   2 2   p r ed ef in e d   m o r p h o lo g ical   ch ar ac ter is tics ,   wh ile  Fig u r e  5 ( b )   illu s tr ates  th e  o p ti o n   f o r   u s er s   to   u p lo a d   u p   to   1 0   s am p le   p h o to s   o f   t h e  co llected   m u s h r o o m s .   Up o n   s u b m is s io n ,   th e   s y s tem   p r o v id es  an   im m ed iate   in itial  class if icatio n   an d   s en d s   an   SMS a ck n o wled g m en t,  wh ich   is   p ar ticu lar ly   i m p o r tan t  f o r   lo w - co n n ec tiv ity   r u r al  en v ir o n m en ts .           ( a)   ( b )     Fig u r e  5 .   T h e  Kab u T ea c h   DSS allo ws m u s h r o o m   p ic k er s   to   s elec t a n d   s u b m it ( a)   m o r p h o l o g ical  ch ar ac ter is tics   an d   ( b )   h ig h - q u ality   p h o to s   o f   co llected   m u s h r o o m s       T h e  ex p e r t  v alid atio n   an d   r esu lt  n o tific atio n   p r o ce s s   in   Kab u T ea ch   is   p r esen ted   in   Fig u r e  6 .   Sp ec if ically ,   Fi g u r e  6 ( a)   s h o ws  th e  v alid atio n   m o d u le  u s ed   b y   MRR D C   m y co lo g is ts   to   r ev iew  an d   f in alize   th e  ML - g en e r ated   class if icatio n   b ef o r e  r esu lt  d is s em in atio n ,   im p lem e n tin g   a   h u m an - in - th e - lo o p   s af ety   m ec h an is m   th at   m itig ates  th e  r is k   o f   f alse  n e g ativ es.  Fig u r e   6 ( b )   s h o ws  th e   SMS  tex t  m ess ag e  th r o u g h   wh ic h   th e  v alid ated   r esu lts   ar e  co m m u n icate d   to   m u s h r o o m   p ick e r s .   T h is   ex p er t  v alid atio n   lay e r   is   an alo g o u s   to   th e   f r ee   m y co lo g ical  ev alu atio n   s er v ices  o f f er ed   in   I taly   [ 1 4 ] ,   ad ap ted   f o r   th e  Ph ilip p in e  r u r al  co n tex t  th r o u g h   SMS  d eliv er y .   T h e  p u b lic  m u s h r o o m   f o r ag in g   m ap   in   Fig u r e  7   u tili ze d   L ea f let  to   d is p lay   ex p er t - v alid ate d   m u s h r o o m   f in d s   u s in g   d is tin ct  g r ee n   ( ed ib le )   an d   r ed   ( p o is o n o u s )   m ar k e r s ,   p r o m o tin g   co m m u n ity   awa r en ess   o f   s af e  f o r ag in g   lo ca tio n s .                   ( a)   ( b )     Fig u r e  6 .   Mu s h r o o m   ex p e r ts   v alid ate  s u b m itted   m u s h r o o m s   u s in g   th e  ( a)   v alid atio n   m o d u le,   an d   r esu lts   will  b e  s en t to   m u s h r o o m   p ick er s   t h r o u g h   ( b )   SMS tex t m ess ag e       3 . 3 .     Sy s t e m   perf o r m a nce  a n d  us a bil it y   t est   T h e  p r o p o n en ts   ca r r ie d   o u t  t wo   ty p es  o f   ev alu atio n s :  ( a)   t h e  p er f o r m a n ce   test   o f   th e   class if icatio n   m o d el,   an d   ( b )   th e  o v er all  u s a b ilit y   test   o f   Kab u T ea ch .   T h e  o u tco m es  o f   th ese  ev alu atio n s   p r o v i d ed   v al u ab le   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 5 6 1 - 1 5 7 6   1568   in s ig h ts   in to   b o th   th e  tech n ical  p er f o r m an ce   o f   th e  class if icatio n   m o d el  an d   th e  p r ac tic al  u s ab ilit y   o f   th e  s y s tem ,   f o r m in g   t h e  b asis   f o r   ass es s in g   ef f ec tiv en ess   o f   Kab u T ea ch   as a   r eliab le  d ec is io n   s u p p o r t to o l.           Fig u r e  7 .   T h e  m u s h r o o m   f o r a g in g   m a p   s h o win g   v alid ated   m u s h r o o m s   b y   MRR DC   ex p er ts       3 . 3 . 1 .   Cla s s if ica t io n  m o del p er f o rma nce   T h e  p er f o r m an ce   o f   th e   Kab u T ea ch   class if icatio n   m o d e l  was  ev alu ated   u s in g   b o t h   a  h o ld o u t   v alid atio n   m eth o d   an d   a  5 - Fo ld   cr o s s - v alid atio n   ap p r o ac h   to   en s u r e  r eliab ilit y   a n d   g e n er aliza b ilit y .   T h e   h o ld o u t   test   u tili ze d   a  7 0 :3 0   tr ain – test   s p lit,  wh ile  cr o s s - v alid atio n   p r o v id e d   a  m o r e   r o b u s t  ass ess m en t  ac r o s s   m u ltip le  d ata  p ar titi o n s .   Fo r   th e  h o ld o u t  test ,   th e  m o d el  was  tr ain ed   o n   ap p r o x im at ely   5 , 6 8 7   i n s tan ce s   ( 7 0 %)  o f   th e  d ataset,   wh ile  th e  r e m ain in g   3 0 %  ( ap p r o x im ately   2 , 4 3 7   in s tan ce s )   wer e  u s ed   f o r   test in g .   T h e  r e s u lts   o f   th e   h o ld o u t   ev alu atio n   o f   th e  Kab u T ea ch   class if icatio n   m o d el  ar e  p r esen ted   in   Fig u r e  8 .   Sp ec if ically ,   Fig u r e  8 ( a)   s h o ws  th e  co n f u s io n   m atr ix   u s ed   t o   ev alu ate  th e  m o d el' s   cla s s if ica tio n   p er f o r m an ce ,   wh ile  Fig u r e  8 ( b )   p r esen ts   th e  co r r esp o n d in g   p er f o r m an ce   m etr ics.  T h e  m o d el  ac h iev ed   a n   ac cu r ac y   o f   9 9 . 6 3 %.   No tab ly ,   4   f alse  n e g ativ es  wer e  o b s er v ed ,   wh ich   wer e  p o is o n o u s   m u s h r o o m s   in c o r r ec tly   class if ied   as  ed ib le.   W h ile  th is   r ep r esen ts   o n ly   0 . 1 6 %  o f   t h e  test   s et,   it  u n d er s co r es  th e  cr itical  im p o r tan ce   o f   th e   ex p er t   v alid atio n   lay er   in   Kab u T ea ch ,   wh ich   p r o v id es  a  h u m a n   s af ety   ch ec k   b ef o r e  class if icatio n   r esu lts   ar e  co m m u n icate d   to   m u s h r o o m   p ick er s .         ( a)     ( b )     Fig u r e  8 .   T h e  ac cu r ac y   o f   th e  m o d el  was e v alu ated   u s in g   ( a)   co n f u s io n   m atr ix   a n d     ( b )   d if f er en t  p er f o r m an ce   m etr ics     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Dev elo p men t o f Ka b u Tea c h :   a   ch a r a cter - b a s ed   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  fo r   … ( V ilch o r   G.   P erd id o )   1569   T o   f u r th e r   v alid ate  th e  m o d el,   5 - f o ld   c r o s s - v alid atio n   was c o n d u cted ,   a n d   th e  r esu lts   ar e  p r esen ted   in   Fig u r e  9 .   Sp ec if ically ,   Fig u r e   9 ( a)   s h o ws  th e  ag g r eg ated   c o n f u s io n   m atr ix ,   wh ile  Fig u r e  9 ( b )   p r esen ts   th e  f o ld - wis e  p er f o r m an ce   m etr ics an d   s tan d ar d   d e v iatio n s   ac r o s s   all  ev alu atio n   m etr ics.         ( a)       ( b )     Fig u r e  9 .   T h e  h y p er tu n ed   m o d el  s h o win g   th e  o v er all  ( a)   f u ll  co n f u s io n   m atr ix   an d   ( b )   p e r f o r m an ce   m etr ics  with   s tan d ar d   d e v iatio n s   p er - f o ld   r esu lts   ac r o s s   all  m etr ics       T h e  r esu lts   d e m o n s tr ate  c o n s is ten tly   h ig h   p er f o r m an ce   ac r o s s   all  f o ld s ,   with   a   lo w  s tan d ar d   d ev iatio n   o f   ± 0 . 1 1 1 8 %  f o r   a cc u r ac y ,   in d icatin g   s tr o n g   m o d el  s tab ilit y   an d   g en er aliza t io n   ca p ab ilit y .   T h e   m ea n   ac cu r ac y   o f   9 9 . 6 6 %  ex c ee d s   s ev er al  p r i o r   s tu d ies  r ep o r tin g   a p p r o x im ately   8 9 % – 9 5 %  f o r   Naïv e   B ay es  o n   th e  s am e  UC I   d ataset  [ 2 3 ] ,   [ 2 7 ] .   T h r e e  f ac to r s   ac co u n t  f o r   th is   d if f er en ce .   First,  p r io r   s tu d ies  r ep o r tin g   lo wer   ac cu r ac y ,   n o ta b ly   9 0 . 2 1 %  [ 2 3 ] ,   u s ed   Gau s s ian   Naïv e  B ay es,  wh ich   is   d esig n ed   f o r   co n tin u o u s   n u m er ical  f ea t u r es  an d   r e p r esen ts   a  m eth o d o lo g ical   m is m atch   f o r   an   en tire ly   ca teg o r ical  d ataset.   Kab u T ea c h   u s es  C ateg o r ical  Naïv e  B ay es,   th e  a p p r o p r iate  v ar ian t   f o r   d is cr ete  f ea tu r e   v al u es  [ 48 ] .   Seco n d ,   t h e  a p p licatio n   o f   L ap lace   s m o o th in g   ( α   =  1 . 0 )   elim in ates  ze r o - p r o b ab ilit y   er r o r s   ca u s ed   b y   u n s ee n   f ea tu r e  co m b in atio n s   in   th e  test   s et,   wh ich   d ir ec tly   i m p r o v es   class if icatio n   ac cu r a cy   o v e r   u n s m o o t h ed   im p lem en tatio n s   [ 48 ] - [5 0 ] .   T h ir d ,   th e  UC I   m u s h r o o m   d ataset   is   a  well - cu r ated ,   b a lan ce d ,   a n d   n o is e - f r ee   b en c h m ar k   with   h i g h ly   d is cr im in ativ e  ca teg o r ical   f ea tu r es,  p ar ticu lar l y   o d o r ,   th at  en ab le  s tr o n g   class   s ep ar atio n   ev en   with   s im p l er   p r o b a b ilis tic  clas s if ier s   [ 4 6 ] .   T h e  v er y   lo w  s tan d ar d   d ev iati o n   ac r o s s   all  f iv e  f o ld s   ( ± 0 . 1 1 1 8 %)  co n f ir m s   th at  th e  r esu lt is   s tab le  an d   n o t a   p r o d u ct  o f   f av o r ab le  d ata  p ar titi o n in g .   I t  is   im p o r tan t  to   clar if y   th e  d i f f e r en ce   b etwe en   th e  r esu lts   r ep o r ted   in   th is   s tu d y   an d   th o s e  p r esen ted   in   th e  p r ev i o u s   wo r k   o f   th e  l ea d   au th o r ,   wh er e  a n   ac cu r ac y   o f   8 9 . 1 3 %  was  o b tain ed   u s in g   th e  s am e  UC I   m u s h r o o m   d ataset.   T h e  ea r lie r   im p lem en tatio n   was  d ev el o p ed   u s in g   co r e  PHP  with o u t  a   d e d icate d   m ac h in e   lear n in g   f r am ewo r k   an d   e m p l o y ed   a  f i x ed   7 0 :3 0   h o ld o u t  v alid atio n   with   lim ited   p r ep r o c ess in g   an d   m an u al   p r o b a b ilit y   co m p u tatio n s .   I n   co n tr ast,  th e  p r esen t  s tu d y   u tili ze s   R u b ix   ML   v 2 . 5 ,   i m p r o v e d   s tr atif ied   p r ep r o ce s s in g ,   co n s is ten t  ca te g o r ica l  en co d in g ,   ex p licit  L ap lace   s m o o th in g   ( α   =  1 . 0 ) ,   an d   a  m o r e  r ig o r o u s   5 - Fo ld   C r o s s - Valid atio n   ev alu atio n   s tr ateg y .   T h ese  m eth o d o l o g ical  en h an ce m en ts   r esu lted   in   h ig h er   a n d   m o r e   s tab le  p er f o r m an ce .   T h e   tw o   s tu d ies,  th e r ef o r e ,   r e p r ese n t  d if f e r en t  e x p er im e n ta l  im p lem en tatio n s   an d   ev alu atio n   s tr ateg ies  r ath er   th an   co n f lictin g   r esu lts .   T h e  cu r r en t  m an u s cr ip t  is   n o t  a  d u p lic ate  s u b m is s io n ;  th e   p r io r   wo r k   is   cited   to   estab lis h   th e  d ev elo p m e n tal  tr ajec to r y   o f   Kab u T ea ch .   T o   co n tex tu ali ze   th e  p er f o r m an ce   o f   Kab u T ea c h ,   T ab le  4   p r esen ts   a  co m p ar is o n   with   r elate d   s tu d ies o n   m u s h r o o m   class if icatio n .       T ab le  4 .   C o m p a r is o n   o f   Kab u T ea ch   with   r elate d   m u s h r o o m   class if icatio n   s tu d ies   S t u d y   A l g o r i t h m   D a t a s e t   A c c u r a c y   K a b u Te a c h   ( t h i s st u d y )   C a t e g o r i c a l   N B   +   La p l a c e   ( α= 1 . 0 )   U C I   mu sh r o o m   9 9 . 6 6 %   S u l i st i a n i n g s i h   a n d   M a r t o n o   [ 2 4 ]   En se mb l e   ( R F ,   s t a c k i n g )   U C I   mu sh r o o m   9 9 %+   V i j a y a l a k s h mi   a n d   E b e n e z e r   [ 6 3 ]   R a n d o m f o r e s t   U C I   mu sh r o o m   9 8 . 1 %   A h me d   e t   a l .   [ 6 4 ]   D e c i s i o n   t r e e / K N N / RF   U C I   mu sh r o o m   1 0 0 %   A h me d   e t   a l .   [ 6 4 ]   N a ï v e   B a y e s   ( n o   sm o o t h i n g )   U C I   mu sh r o o m   9 3 %   R i a n a sari   e t   a l .   [ 2 7 ]   N a ï v e   B a y e s   +   P C A   U C I   mu sh r o o m   ~ 9 5 %   H a mo n a n g a n   e t   a l .   [ 2 3 ]   G a u ss i a n   N a ï v e   B a y e s   U C I   mu sh r o o m   9 0 . 2 1 %   D e l l ’ Er a   e t   a l .   [ 6 1 ]   C N N   ( d e e p   l e a r n i n g )   I mag e - b a s e d   9 9 . 0 8 % – 9 9 . 5 %   R ö s c h   e t   a l .   [ 6 2 ]   D e e p   l e a r n i n g   I mag e - b a s e d   ~ 9 9 %     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 5 6 1 - 1 5 7 6   1570   W h ile  C NN  an d   en s em b le  m eth o d s   ac h iev e  co m p ar ab le   o r   h ig h er   ac c u r ac y   o n   im a g e - b ased   o r   m u lti - m o d al  d atasets ,   th ey   r e q u ir e  s ig n if ican tly   g r ea te r   co m p u tatio n al  r eso u r ce s ,   s p ec ial ized   h ar d wa r e  ( e. g . ,   GPUs ) ,   an d   lar g e  la b eled   im a g e  d atasets ,   im p r ac tical  f o r   r u r al  d ep lo y m en t  in   lo w - co n n ec ti v ity   en v ir o n m e n ts .   Kab u T ea ch ’ s   C ateg o r ical  Naï v e  B ay es  class if ier   ac h iev es  9 9 . 6 6 %  with   m in im al  co m p u tatio n al  o v er h ea d ,   m ak in g   it   th e  m o s t  ap p r o p r ia te  alg o r ith m   f o r   th e   d esig n   c o n s tr ain ts   o f   th e  s y s tem .   Fu r t h er m o r e ,   ch a r ac ter - b ased   m o r p h o lo g ical  class if icatio n   is   m o r e  in ter p r etab le   an d   ac tio n a b le  f o r   n o n - ex p er t   u s er s   th an   b lack - b o x   C NN  p r ed ictio n s ,   alig n in g   wit h   th e   s af ety - cr itical  d ec is io n   s u p p o r t p u r p o s e   o f   th e  s y s tem .   Desp ite  th e  s tr o n g   r esu lts ,   it   is   im p o r tan t  to   n o te  th at   s u ch   p er f o r m a n ce   m a y   n o t  d ir ec tly   tr an s late  to   r ea l - wo r ld   Ph ilip p i n e  co n d it io n s ,   wh er e  f iel d   d ata  m a y   in clu d e  n o is e,   in co m p lete   o b s er v atio n s ,   a n d   en v ir o n m en tal   v ar iab ilit y   n o t  ca p tu r ed   b y   th e  UC I   b en ch m ar k   d ataset.   T o   ad d r ess   th is ,   Kab u T ea ch   in co r p o r ates  a  h u m an - in - th e - l o o p   ex p e r t  v alid atio n   m ec h an is m   th r o u g h   th e  MRR D C ,   an d   f u tu r e  wo r k   will  f o cu s   o n   c o llectin g   lo ca lly   s o u r ce d ,   ex p er t - lab eled   d atasets   to   f u r th er   en h an ce   r ea l - w o r ld   a p p licab ilit y .     3 . 3 . 2 .   Usa bil it y   t est  o f   K a bu T ea ch   T h e  u s ab ilit y   o f   th e   Kab u T e ac h   DSS   was  ass es s ed   b y   1 0 2   r esp o n d e n ts   co m p r is in g   m u s h r o o m   p ick er s   an d   MRR D C   ex p er ts ,   th e  two   p r im ar y   u s er   g r o u p s   o f   th e  s y s tem ,   u s in g   USE   qu esti o n n air e.   T h e  in s tr u m en t  ev alu ate d   f o u r   d i m en s io n s   u s in g   3 0   item s   r at ed   o n   a  7 - p o in t   L ik er t  s ca le,   p r o v id in g   a  r o b u s t  m ea s u r e  o f   en d - u s er s ’   s u b ject iv e  p er ce p tio n   o f   th e  s y s tem   [ 38 ] .   T h e  q u alitativ e  in ter p r et atio n   o f   th e  m ea n   s co r es is   p r esen ted   in   T ab le   5.       T ab le  5 .   Qu alitativ e  in te r p r eta tio n   o f   7 - poi n t L ik er t  s ca le  m e asu r em en ts   R a t i n g   sca l e   M e a n   sc o r e   i n t e r v al   D e scri p t i v e   r a t i n g   1   1 . 0 0   –   1 . 8 5   S t r o n g l y   d i sa g r e e   (SD)   2   1 . 8 6   –   2 . 7 1   D i sag r e e   ( D )   3   2 . 7 2   –   3 . 5 7   S l i g h t l y   d i s a g r e e   ( S LD )   4   3 . 5 8   –   4 . 4 3   N e i t h e r   a g r e e   n o r   d i sa g r e e   (NAD)   5   4 . 4 4   –   5 . 2 9   S l i g h t l y   a g r e e   ( S LA )   6   5 . 3 0   –   6 . 1 5   A g r e e   ( A )   7   6 . 1 6   –   7 . 0 0   S t r o n g l y   a g r e e   (SA)       a.   Usef uln e s s   dim en s io n   T h e  u s ef u ln ess   d im en s io n   ac h iev ed   a  m ea n   s co r e  o f   5 . 8 7 ,   in ter p r eted   as  “Ag r ee , ”  as  s h o wn   in     T ab le  6 .   T h is   r esu lt  in d icate s   th at  r esp o n d en ts   g en er ally   ag r ee d   th at  Kab u T ea ch   is   a  p r ac tical  an d   ef f ec tiv e  to o l  th at  s u p p o r ts   th eir   m u s h r o o m   class if icatio n   task s .   T h e  h ig h est - r ated   item   was  “I t  is   u s ef u l”  ( 6 . 1 6 ,   Stro n g ly   Ag r ee ) ,   r e f lectin g   s tr o n g   en d o r s em en t  o f   th e  co r e  p u r p o s e   o f   th e  s y s tem .   I tem s   r elate d   to   ef f ec tiv en ess   ( 5 . 9 5 ) ,   tim e - s av i n g   ( 5 . 9 2 ) ,   an d   p r o d u ctiv ity   ( 5 . 8 5 )   also   r ec ei v ed   s o lid   a g r ee m en t.  T h e  s lig h tly   lo wer   s co r es  f o r   “it  g i v es  m e   m o r e   co n tr o l   o v e r   th e   ac tiv it ies  in   m y   life ”   ( 5 . 7 0 )   an d   “it   m ee ts   m y   n ee d s ”  ( 5 . 7 1 )   s u g g est  th at  wh ile  th e   s y s tem   is   co n s id er ed   u s ef u l,  s o m e  r esp o n d e n ts   f elt  it  p ar tially   m ee ts   th eir   s p ec if ic  f o r ag i n g   d ec is io n - m a k in g   n ee d s ,   a  f in d in g   co n s is te n t  with   o p e n - en d ed   f ee d b ac k   i n d icatin g   th at   s o m e   m o r p h o lo g ical  class if icatio n   o p tio n s   d id   n o t  in clu d e  a  “No n e”   r esp o n s e,   lim itin g   in p u t  f le x ib ilit y   f o r   ce r tain   r ea l - wo r ld   m u s h r o o m   s p ec im e n s .       T ab le  6 .   Me an   s co r es o f   th e   u s ef u ln ess   d im en s io n   ( n   =  1 0 2 )   I t e m d e s c r i p t i o n   M e a n   sc o r e   D e scri p t i v e   r a t i n g   1 .   I t   h e l p s   me  b e   m o r e   e f f e c t i v e .   5 . 9 5   A g r e e   2 .   I t   h e l p s   me  b e   m o r e   p r o d u c t i v e .   5 . 8 5   A g r e e   3 .   I t   i s   u sefu l .   6 . 1 6   S t r o n g l y   a g r e e   4 .   I t   g i v e s   me  mo r e   c o n t r o l   o v e r   t h e   a c t i v i t i e s  i n   m y   l i f e .   5 . 7 0   A g r e e   5 .   I t   ma k e s t h e   t h i n g s I   w a n t   t o   a c c o m p l i sh   e a si e r   t o   g e t   d o n e .   5 . 8 4   A g r e e   6 .   I t   sa v e s me   t i me   w h e n   I   u s e   i t .   5 . 9 2   A g r e e   7 .   I t   me e t s   m y   n e e d s.   5 . 7 1   A g r e e   8 .   I t   d o e s e v e r y t h i n g   I   w o u l d   e x p e c t   i t   t o   d o .   5 . 8 2   A g r e e   M e a n   S c o r e   5 . 8 7   A g r e e       b.   E a s e  o f   us e  dim ens io n   T h e  ea s e  o f   u s e   d im e n s io n   r e co r d ed   a  m ea n   s co r e  o f   5 . 7 5 ,   in ter p r eted   as  “Ag r ee , ”   as  p r esen ted   in   T ab le  7 .   R esp o n d en ts   ag r ee d   t h at  Kab u T ea ch   is   g en er all y   ea s y   to   u s e,   s im p le  ( 6 . 0 5 ) ,   a n d   u s er - f r ien d ly   ( 6 . 0 3 ) ,   with   b o th   o cc asio n al  an d   r eg u lar   u s er s   ex p ec ted   to   f in d   i t  ag r ee a b le  ( 5 . 9 4 ) .   I tem s   in v o lv in g   q u ick   e r r o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.