机械工程学报 ›› 2023, Vol. 59 ›› Issue (11): 106-116.doi: 10.3901/JME.2023.11.106
王伟伟1, 魏婷1, 余隋怀1,2, 陈健1
WANG Weiwei1, WEI Ting1, YU Suihuai1,2, CHEN Jian1
摘要: 提出为了减少在动态场景下由于认知负荷过载引起的人机交互效率低下、用户体验差的问题,构建一种面向多任务交互的智能产品用户认知负荷体验匹配模型,评估动态场景下认知负荷与交互任务、用户体验之间的关系。考虑场景变化对用户需求的动态影响,首先结合问卷分析了解用户高频率、高注意力、长时间交互的任务,结合出声思维方法梳理不同场景下的用户体验地图实现各场景下任务与体验、痛点的可视化映射,再通过主观负荷评估技术(Subjective workload assessment technique, SWAT)分析不同场景下各交互任务的认知负荷量化指标,将用户体验与认知负荷指标进行匹配,筛选出由于认知负荷过载引起的用户体验较差的任务与场景。运用认知负荷理论进行交互设计优化,并提出动态场景下的解决方案,运用模糊KANO模型展开动态场景下的功能需求满意度分析,确定功能需求优先度层级。以智能骑行产品为对象,设计产品功能造型及交互界面并进行满意度测试,验证以上方法的可用性与有效性,为展开动态场景的智能产品交互设计提供参考。
中图分类号: