人-技术交互的适应性观点 认知工程和人机交互的方法及模型PDF电子书下载

Ⅰ 背景与动机 3

第1章 认知工程：走向可行的心智概念 3

1.1 可行的心智概念 3

1.1.1 生态学或系统的观点 4

1.1.2 适应功能性观点 5

1.1.3 接受不确定性 6

1.1.4 接受代表性 7

1.1.5 形式化的观点 7

1.1.6 问题解决的观点 7

1.2 结论 8

参考文献 8

第2章 Brunswik理论及方法介绍 11

2.1 Brunswik概率功能主义的基本观点 13

2.1.1 功能主义 13

2.1.2 替代性功能 14

2.1.3 盖然论 17

2.1.4 代表性设计 18

2.2 社会判断理论的发展 19

2.2.1 透镜模型等式 20

2.2.2 个体学习 21

2.2.3 人际冲突与人际学习 22

2.3 Brunswik学派基本原理的进一步应用和扩展 23

2.3.1 动态任务和时间压力 23

2.3.2 宏中介：远焦点和中枢焦点之间的近端和外周中介模式的总体特征 24

2.3.3 微中介：认知过程的分解 25

2.3.4 观点回顾 26

2.4 总结 26

参考文献 27

Ⅱ 技术界面 33

引言 33

第3章 动态判断任务中的知识与执行 35

3.1 前言 35

3.2 建模方法的选择 36

3.3 知识与执行 37

3.4 实验 39

3.4.1 代表性设计 39

3.4.2 实验室模拟 39

3.4.3 实验步骤 40

3.4.4 数据收集 41

3.5 建模与分析 41

3.5.1 动态性与交互性：建模时需要考虑的因素 43

3.5.2 回归模型 44

3.6 结果 45

3.6.1 线性模型检验 45

3.6.2 透镜模型结果 47

3.6.3 总结 49

3.7 讨论 50

参考文献 50

第4章 计算机显示和时间压力对分布式团队绩效的影响 53

4.1 前言 53

4.2 Brunswik学派理论和透镜模型等式 54

4.3 实验 56

4.3.1 假设 56

4.3.2 被试 56

4.3.3 任务 57

4.3.4 实验设备 57

4.3.5 实验条件 58

4.3.6 实验设计 59

4.3.7 实验步骤 59

4.3.8 因变量 60

4.3.9 结果 61

4.4 讨论 64

参考文献 66

第5章 通过注意引导和诊断辅助来支持情境评估：增强显示对提高判断技能的助益与代价 68

5.1 前言 68

5.2 背景：自动化和人类绩效 69

5.2.1 自动化的分类 69

5.2.2 第1阶段的自动化 70

5.2.3 第2阶段的自动化 71

5.3 研究内容 71

5.4 实验1 72

5.4.1 被试 72

5.4.2 材料 72

5.4.3 实验步骤 74

5.5 实验1：结果 74

5.5.1 技能评分 75

5.5.2 以技能评分测量判断质量 75

5.5.3 技能评分的Murphy分解法 76

5.5.4 建模 77

5.6 实验1：讨论 80

5.7 实验2 81

5.7.1 被试 81

5.7.2 材料 81

.5.7.3 实验步骤 82

5.8 实验2：结果 82

5.8.1 技能评分分析 82

5.8.2 失效实验分析 83

5.9 实验2：讨论 83

5.10 综合讨论 85

参考文献 86

第6章 多元透镜模型在故障诊断研究中的应用 89

6.1 前言 89

6.1.1 综述 89

6.1.2 背景 89

6.1.3 透镜模型：关于状态识别判断的另一种建模方法 91

6.1.4 研究目标 93

6.2 判断环境 94

6.2.1 过程控制环境 94

6.2.2 故障试验设计 94

6.3 判断过程建模 94

6.3.1 线索选择 95

6.3.2 故障与判断描述 95

6.4 灵敏度分析 95

6.5 实验结果 96

6.5.1 数据收集 96

6.5.2 诊断表现 97

6.5.3 透镜模型分析 97

6.6 深入分析 98

6.7 讨论与结论 103

6.7.1 模型局限性及未来研究方向 104

6.7.2 对训练和设计的启示 106

参考文献 107

Ⅲ 自动化与决策辅助 113

引言 113

第7章 测量人类判断和预警系统之间的匹配度：一项关于航空碰撞检测的研究 115

7.1 前言 115

7.1.1 目的 115

7.1.2 测量方法的必备能力 116

7.1.3 背景：多系统透镜建模分析 118

7.1.4 近距离平行进近过程中的飞机碰撞检测 119

7.2 方法 119

7.2.1 实验任务 120

7.2.2 被试 120

7.2.3 实验设计 121

7.2.4 因变量 122

7.3 结果 122

7.3.1 数据采集 122

7.3.2 建立关于被试及其他算法判断的线性模型 123

7.3.3 透镜模型参数分析 123

7.3.4 预警算法效应、显示界面效应及被试效应分析 125

7.4 讨论 128

7.4.1 对实践和设计的启示 129

7.5 结论 129

参考文献 130

第8章 信任、自动化和反馈：一种整合性研究方法 132

8.1 前言 132

8.2 认知反馈：透镜模型结果的应用 132

8.2.1 多人判断系统和信任度 133

8.3 理论模型 135

8.4 模型应用与实证发现 137

8.5 结论和启示 140

参考文献 141

第9章 人-自动化交互中的判断学习：增强人类与自动判断系统的交互 143

9.1 前言 143

9.2 人-自动化系统交互中的学习 144

9.2.1 第一阶段：训练 144

9.2.2 第二阶段：交互式学习 145

9.2.3 第三阶段：预测 145

9.2.4 HAJL测量方法 146

9.3 方法 148

9.3.1 实验任务：飞机冲突预测 148

9.3.2 实验步骤 148

9.3.3 被试和设备 148

9.3.4 实验场景 149

9.3.5 自变量与实验设计 149

9.3.6 因变量与判断分析方法 150

9.4 结果 151

9.4.1 个案分析的代表性结果 151

9.4.2 一般分析结果 153

9.5 结论 156

参考文献 157

Ⅳ 补偿建模的替代方法 161

引言 161

参考文献 162

第10章 从判断数据推导快速节俭启发式 163

10.1 前言 163

10.2 补偿型和非补偿型判断策略 165

10.3 归纳法：一种非补偿型的方法 167

10.3.1 非补偿型归纳学习的方法 167

10.4 基于遗传的策略捕捉技术 168

10.4.1 表达式 169

10.4.2 快速节俭启发式的表达 169

10.4.3 表达方法说明 170

10.4.4 有限理性 172

10.4.5 适应度评估 172

10.4.6 适应度各维度的数学表示 173

10.5 GBPC技术的实证评估 178

10.5.1 GBPC的实证评估的一般问题 179

10.5.2 主动型信息数据集的编码 180

10.5.3 主动型信息使用的GBPC分析 180

10.5.4 被动型信息使用的建模：错误倾向分析 182

10.6 讨论 183

参考文献 185

第11章 训练：一种模糊透镜的视角 188

11.1 实验1 191

11.1.1 材料和方法 191

11.1.2 结果 193

11.1.3 结论 194

11.2 实验2 194

11.2.1 材料和方法 194

11.2.2 结果 199

11.2.3 结论 201

11.3 讨论 202

参考文献 204

第12章 实现连贯性：遇到技术系统中的新认知需求 206

12.1 前言 206

12.2 连贯性真是必需的吗 208

12.3 诊断“哥伦比亚”号灾难：连贯性难题 209

12.4 连贯性的测量方法 210

12.4.1 数学连贯性：最佳度量 210

12.5 先进技术环境中影响连贯性的因素 211

12.5.1 技术环境的特征 211

12.5.2 时间压力 213

12.6 人类决策者的特征 214

12.6.1 风险评估 214

12.6.2 专业知识 215

12.7 总结：高科技环境中连贯性和一致性的实现 216

参考文献 217

Ⅴ 进入实地研究：行动中的代偿功能 223

引言 223

第13章 什么使得替代功能运转？探索人与技术交互的几何学 225

13.1 前言 225

13.2 替代功能亦称“目的性行为” 225

13.3 商业飞行中人-自动化交互的实地研究 226

13.3.1 分析、可视化和解释 227

13.4 什么样的环境支持替代功能？ 229

13.4.1 物理空间 230

13.4.2 技术空间 230

13.4.3 心理空间 230

13.5 生态连续性：替代功能的关键资源 231

13.5.1 连续空间的独特优势 233

13.6 对人自动化交互设计的启示 235

13.7 在系统设计中确保连贯性 236

13.8 探索人-技术交互的几何学：具体例子 237

13.8.1 人行横道信号 237

13.8.2 交通信号灯 237

13.8.3 自动着陆系统 239

13.8.4 经验教训 242

13.9 结论 243

参考文献 244

第14章 认识现代航空驾驶舱中适应性行为的决定性因素 248

14.1 前言 248

14.2 早期工作 249

14.3 环境的测量维度：ATC许可 250

14.3.1 被试 251

14.3.2 仪器 251

14.3.3 过程 251

14.3.4 结果 251

14.4 环境的测量维度：飞行控制资源 255

14.4.1 手动飞行控制 255

14.4.2 自动驾驶仪 255

14.4.3 自动驾驶仪（飞行指挥仪） 256

14.4.4 FMC 256

14.4.5 FMC（飞行指挥仪） 257

14.4.6 飞行控制资源分析 258

14.5 对环境测量维度的可预测适应性 259

14.5.1 许可类型 259

14.5.2 可预见性 259

14.5.3 时间限制 260

14.5.4 每个扇区的许可数量 260

14.5.5 同一时刻签发的许可数量 260

14.6 飞行员问题解决行为的记录 261

14.6.1 被试 261

14.6.2 程序 261

14.6.3 结果 261

14.6.4 讨论 264

14.7 结论 264

参考文献 265

第15章 抽象情境化行动：认知建模和界面设计的启示 267

15.1 前言 267

15.2 抽象出流畅的实践 268

15.3 快餐烹饪的实地研究 269

15.4 情境行为建模：一种功能方法 270

15.4.1 约束和潜在约束 271

15.4.2 环境建模方法 271

15.4.3 超越被动适应 272

15.4.4 变量类型的一种存在形式 273

15.4.5 数学模型 274

15.5 烹饪案例的分析和建模 275

15.5.1 仿真与熵分析 277

15.5.2 结果 277

15.5.3 必要变异和外部模型 278

15.5.4 烹饪例子中必要变异 279

15.6 讨论 279

参考文献 281

Ⅵ 生态分析与计算认知建模相遇 285

引言 285

参考文献 287

第16章 发生融合的认知和生态分析 288

16.1 前言 288

16.2 开始融合的关键 289

16.2.1 具身认知 289

16.2.2 认知架构 290

16.2.3 交互行为中的软约束 291

16.3 定义功能任务环境 293

16.3.1 交互密集型和记忆密集型策略中的软约束 293

16.3.2 探索活跃用户悖论：非对称传输可能产生稳定的次优绩效 297

16.3.3 没有收益的成本：区分阻碍达成最优绩效认知和生态限制 300

16.3.4 总结没有效益的成本 304

16.3.5 研究总结 304

16.4 总结 305

参考文献 306

第17章 在万维网上使用近端信息线索搜寻远端信息 309

17.1 前言 309

17.2 网络结构的角度 310

17.2.1 任务环境和信息环境 310

17.2.2 概率本质 311

17.2.3 信息搜寻的透镜模型框架 312

17.2.4 话题区块和收益递减 314

17.3 信息气味理论 315

17.3.1 对基于记忆预测远端特征的贝叶斯分析 315

17.3.2 用贝叶斯理性分析描绘扩散激活 317

17.3.3 关联强度的学习 318

17.3.4 随机效用模型 318

17.3.5 有关扩散激活的效用和选择概率 319

17.4 一个网络用户的试验研究 320

17.4.1 结果 321

17.5 SNIF-ACT架构 325

17.5.1 效用与选择：信息气味的角色 326

17.6 综合讨论 329

参考文献 331

第18章 千克亦关键：理性分析、生态理性、交互认知／行为的闭环模型 335

18.1 前言 335

18.2 理论背景和方法 336

18.2.1 在适应性行为建模中的弱“融合”与强“融合” 336

18.2.2 交互行为的三元组 338

18.3 飞机滑行中的适应性行为和错误 339

18.3.1 错误的系统观点所带来的挑战 341

18.4 仿真、实验和数据收集 342

18.4.1 T-NASA2数据集 342

18.5 构造关于滑行绩效的ACT-R模型 343

18.5.1 模型范围 343

18.5.2 模型环境 344

18.5.3 对飞行员的背景知识进行建模 345

18.5.4 任务分析和知识工程 345

18.6 生态分析：识别滑行决策启发法 347

18.6.1 对动态决策模型的动力学描述 348

18.7 实证证据 350

18.7.1 决策启发式依赖的总体证据 350

18.7.2 决策启发式依赖的局部证据 351

18.7.3 小结 352

18.8 结论 352

18.9 讨论 353

参考文献 353

Ⅶ 反思和未来方向 359

第19章 从判断决策研究视角的反思 359

19.1 HTI/JDM的合作 360

19.2 理论建设 361

19.3 代表性设计和时间常量 362

19.4 行动 363

19.5 结论 364

参考文献 364

第20章 来自认知工程和人因学的反思 365

参考文献 370