[工學]人機交互--幫助系統(tǒng)的設(shè)計-文庫吧資料
2024-12-13 23:28本頁面
【正文】 5 days(） 2022/1/3 23 Stereotypes ? 不是為每個用戶建立單獨的模型，而是按照一些已知分類對用戶進行分類， stereotype是基于用戶的特征分類： – 分為新手和專家用戶 – 不是按照一種特征分類，而是按照幾種屬性進行分類 – 一種方法是根據(jù)命令使用和錯誤信息來分類，然后按照一些規(guī)則把不同的用戶分到不同的類中 – 另一種方式是用機器學習的方法，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，首先進行訓練，然后把用戶分到相類似的分類中 ? Stereotype這種方法是非常有效的，因為它沒有試圖建立一個非常復雜的模型，而是以合適的粒度對用戶分類 2022/1/3 24 Overlay models專家模型 ? 這是最常用的建模方法，建立一個有關(guān)專家用戶的理想模型，然后單個用戶的行為與之比較。用戶可以按照他自己的進度來完成，如果需要還可以重復其中的某一部分 ? 大部分的在線指南沒有智能性，不知道用戶的經(jīng)驗，他們所處的領(lǐng)域和學習方式 ? 智能的指南系統(tǒng)可以解決這些問題，但是對大部分的應用程序來說又不太現(xiàn)實 ? 在線的指南很不靈活，有時會因為輸入的格式不對而不能提供正確的幫助 ? 一個可以替代的方法是，允許用戶通過實驗具有有限功能的系統(tǒng)來學習，其中把部分功能屏蔽掉了，用戶可以安全的自由的測試 2022/1/3 15 在線文檔 online documentation ? 在線文檔把已經(jīng)存在的紙質(zhì)文檔放在計算機上顯示給用戶，這樣一份文檔可以由多個用戶同時使用 ? 存在的問題 – 在線文檔提供了系統(tǒng)功能的全部描述，每一頁包含的信息非常多，這本身造成使用的不便 ? 解決方法 – 采用超級文本的形式來解決顯示問題，不過這樣又存在一個超級文本普遍存在的問題，用戶容易迷亂，不知道自己看過哪些內(nèi)容 ? 一種有效的方法是簡化在線文檔 – minimal manual，剩下的只是關(guān)注用戶的任務(wù)和可能出現(xiàn)的錯誤的文檔 2022/1/3 16 向?qū)?wizards ? 向?qū)且粋€任務(wù)描述的工具，一步一步地引導用戶來完成一個任務(wù)，其中需要用戶回答一些問題。 ? 另外一種類型的命令提示，使用菜單和可選擇的圖標的形式實現(xiàn) ? 這能夠幫助記憶也能使用戶比較清楚在給定的情況下有哪些命令可用 – 比如編程時自動給出一些命令幫助，然而，仍然是假設(shè)知道有關(guān)這些命令是什么的一些信息。解決方法：用可以分割的屏幕來表示 ? 窗口界面系統(tǒng)中，如果是主動的提供幫助而不是在用戶提出要求時才提供幫助，這樣的幫助系統(tǒng)也可能會妨礙到用戶，這時應允許用戶選擇關(guān)閉提供的幫助 2022/1/3 10 提供幫助的方式 ? 命令助手 mand assistance ? 命令提示 mand prompts ? 上下文敏感的幫助 contextsensitive help ? 在線指南 online tutorials ? 在線文檔 online documentation ? 向?qū)?wizards ? 助手 assistancts 2022/1/3 11 命令助手 mand assistance ? 用戶支持的最簡單的方法就是在命令一級提供幫助，用特殊的命令來提出需要幫助（ user request help on a particular mand)，用一個幫助屏或者指南頁來顯示幫助 – 這是在 unix和 dos系統(tǒng)中使用的幫助方法。在線的幫助和紙質(zhì)的文檔在內(nèi)容、術(shù)語和風格等方面都應保持一致 ? 靈活性 – 允許用戶使用適合他們需求的方法來使用幫助系統(tǒng)，應該有比較高的靈活性和交互性 ? 允許用戶用超文本的方式瀏覽幫助，這樣可以展開每一個主題，并且可以快速的回到最頂層 2022/1/3 9 魯棒性和不唐突性 ? 魯棒性 – 系統(tǒng)出錯時仍然能夠啟動幫助系統(tǒng)，幫助系統(tǒng)的容錯能力應該比較強 ? 不唐突性（ Unobtrusiveness） – 幫助系統(tǒng)不應該阻礙用戶的正常工作，也不能干涉用戶的應用程序。 ? 精確性和完整性
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