AI内容总结

• 本周聚焦“可用性理论、模型与原则”，核心来自 Don Norman：先理解人的认知与心理，再去设计交互。课程目标：掌握 Norman 的交互原则、认识“头脑中的知识 vs 世界中的知识”、理解“七阶段行动模型”与“执行/评估鸿沟”，并学会用认知辅助（cognitive aids）降低认知负荷。
• 为什么学理论：HCI/UX 的底层方法来自认知心理学、人机工学、人类学等；相比“让用户去学系统”，我们提倡“让系统贴合人的思维与行为”。

Norman 的交互七要素（+课堂示例）

1. Discoverability（可发现性/可见性）：用户应能从外观判断“能做什么、现在什么状态”。要让关键控制与状态可感知；在状态影响可用动作时要清晰提示；看不见就很难用。课堂以“遥控器按钮太多难找功能”“飞机驾驶舱是专家情境”说明“过多/过少都会害发现性”。

   • 隐藏动作：受限屏幕/极简美学/低频动作常导致“滑动删除”等隐式操作不易被发现。
   • 代价与安全：TMI（三里岛）事故中警示灯被标签遮挡→降低可发现性。
   • 设计对策：突出系统状态/首选动作、聚焦注意力、按情境/频率显隐控件、让用户能预期动作后果。
2. Affordances（可供性）：对象“允许/支持的动作”。既取决于物体物理属性也取决于人的能力；可能是真实（旋钮、按键）也可能是感知的（图标颜色/样式暗示可点）。课上以门把手、手表物理旋钮、接听/拒接的绿红按钮、YouTube 隐式手势等举例。
3. Signifiers（指示符）：显式线索，告诉你“怎么做/会发生什么”，用于弥补可供性不够直观的问题；可以是标签/图标/颜色/闪烁/声音。使用得当能提升发现性与可预测性。
4. Constraints（约束）：限制可能动作，避免错误、降低记忆负担（如下拉/步进器/禁用状态）。在讲义中被明确定义为“对可行动作的限制与指引”。
5. Feedback（反馈）：动作后的可感知信息。课堂举了“提交表单却静默跳首页”是糟糕反馈；应即时、明确、可理解。
6. Mapping（映射）：控制与结果的空间/方向关系要“天然对应”（炉灶旋钮排布、箭头与按钮邻近性、顺序一致性）。
7. Conceptual Model（概念模型）：设计者希望用户形成的“系统如何工作”的心智图式；越贴近用户既有心智模型，学习成本越低、迁移越顺畅。

头脑中的知识 vs 世界中的知识 & 认知负荷

• 知识来源两分：把信息放在“世界中”（可视线索、自然映射、物理约束、反馈、可供性）能减少显性学习；纯靠“头脑中”的知识（记忆规则、理解指示符含义等）会增加学习与记忆要求。
• 认知过程与负荷点：知觉/注意/识别/记忆/学习/反思各环节都会“吃脑”，例如：反馈难以察觉、界面杂乱、符号不合心智模型、重复输入、要求用户像专家、不给时间思考等。

Norman 七阶段行动模型 & 两道“鸿沟”

• 七阶段：目标→计划→指定→执行（世界）→知觉→解释→比较（回到目标）。任何环节做不好都会卡住。课堂用“写完邮件→找Send→点按→看提示‘已发送’”串讲。
• 执行鸿沟：我想做的 vs 系统支持我做的（如找不到按钮/功能）。评估鸿沟：做完了 vs 我能否理解发生了什么（如反馈延迟/含糊）。改进可发现性、可供性、映射与及时反馈可明显缩小两道鸿沟。

课堂要点→可直接应用到作业/项目的检查清单

1. 任务-界面对齐：把高频、关键动作做“可见且可达”，低频动作可折叠/延迟展示。
2. 显化隐藏交互：若有手势/长按/滑动，务必用微交互或首次提示去“揭示”。
3. 用约束降错率：类型限制、禁用不合法状态、步进器/选择器取代自由输入。
4. 自然映射：空间/顺序与结果一致；标签靠近控件；避免“一对多/多对一”的暧昧关系。
5. 指示符配合可供性：按钮要“像按钮”、并写清标签；图标若可能歧义须辅以文字。
6. 强反馈：即时、位置就近（near the locus of interaction）、语义明确（成功/失败/下一步）。
7. 把知识放“世界里”：多用外部线索、默认值与示例，少让用户死记格式与流程。
8. 控复杂：避免“驾驶舱式UI”，利用分组、留白、层级与渐进披露。