谭 雪,蒋秋华,李士达,潘浪涛,李潇怡
(1.中国铁道科学研究院,北京 100081;2.中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所, 北京 100081)
基于认知负荷理论的铁路自动售票机交互设计
谭 雪1,蒋秋华2,李士达2,潘浪涛2,李潇怡1
(1.中国铁道科学研究院,北京 100081;2.中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所, 北京 100081)
为解决铁路旅客与自动售票机交互时由于认知负荷高而产生的操作不流畅、成功率不高等问题,引入认知负荷理论对自动售票机进行交互设计研究。文章介绍认知负荷理论,深入分析交互过程中认知负荷产生的原因。针对自动售票机交互设计现状,从信息结构设计、任务流程设计、引导性设计、精简功能4个角度出发,通过平衡好信息结构宽度和深度相互制约的关系,设计符合用户操作习惯的任务流程,添加符合认知规律的旅客操作导航,删除低优先级冗余功能,设计了一个操作直观简便的自动售票机交互方案。
认知负荷理论;交互设计;自动售票机
铁路自动售票机自上线以来,极大地方便了旅客的出行。但由于旅客在年龄、计算机水平、产品使用经验等方面存在差异,同时受公共场所中声音、周围人群、光线等环境因素的影响,其在与自动售票机交互时存在操作不流畅、操作成功率不高等问题。这些问题降低了自动售票机的使用效率,影响了旅客使用自助售票机的积极性。为解决上述问题,亟待对自动售票机进行交互设计研究。
认知负荷理论[1]把工作记忆容量的有限性看作学习的主要障碍,从认知资源分配角度考察人类的学习和问题解决。认知负荷理论研究如何通过设计优化认知负荷,使工作记忆容量更多地集中于将要学习的材料中,从而促进学习。
1.1 认知负荷的来源
认知负荷[2]是表示处理具体任务时加在学习者认知系统上的负荷。有3种类型的认知负荷:外在认知负荷、内在认知负荷和相关认知负荷。
外在认知负荷是指学习者参与与人类认知加工过程没有直接关联的活动时,施加给工作记忆的负荷。外在认知负荷产生的原因主要是认知任务设计和元素组织呈现方式不当。
元素间交互形成的负荷称为内在认知负荷,是由学习材料难度和学习者原有知识基础决定的。内在认知负荷来源于学习材料本身的难度、复杂度等内在特征,是由学习材料本身的属性和学习者的专业技能水平之间的关系决定的。
相关认知负荷是人们对认知任务进行更高级的认知活动而承受的负荷。相关认知负荷是与学习直接相关的过程联系在一起,虽然增加了用户工作记忆中的认知负荷,但它促使用户进行深加工,反而会促进学习[3]。
将认知负荷理论应用于交互设计中,总结得出交互过程中认知负荷来源,如图1所示。
图1 交互过程中认知负荷的来源
1.2 基于认知负荷理论的交互设计策略
3种认知负荷中,内在认知负荷和外在认知负荷阻碍学习,相关认知负荷促进学习,因此在交互设计中我们要降低外在认知负荷、减少内在认知负荷、增加相关认知负荷,使三者相加之和不能超过工作记忆容量,否则会造成认知超载。
1.2.1 降低外在认知负荷
降低外在认知负荷主要从两方面入手:
(1)以实现用户目标为目的,进行目标导向设计。通过减少对于目标无用的无效行为和增加对目标有用的有效行为,从而达到降低认知负荷的目的。
(2)通过形式结构简易化、功能表达简便化、视觉呈现简洁化对交互进行扁平化设计,避免用户在信息查询过程中出现迷航的情况,提高信息访问的效率。
1.2.2 减少内在认知负荷
学习时要求考虑的元素数量越多,学习者掌握某领域的专业知识越贫乏,内在认知负荷就越高。降低内在认知负荷主要包括两方面:
(1)设计清晰的信息结构。将逻辑上重要、紧密、包含等关系利用视觉上的突出、相连、包含等体现出来,准确表述页面内容之间的关系。
(2)遵循用户行为习惯。尽可能利用用户已有的知识结构,遵循已有的习惯性流程,建立顺应用户行为的操作方式,从而将用户无意识的行为转化为设计概念呈现在用户面前,方便用户进行操作。
1.2.3 增加相关认知负荷
用户在学习某一个任务未用完所有的认知资源时,这时用户便可以把剩余的认知资源运用到更高级的有意识的认知加工活动中,相关认知负荷随之产生。认知加工活动虽然增加了用户工作记忆中的认知负荷,但它促使用户进行深加工,反而会促进学习。
目前,全国铁路安装的自动售票机提供售票和取订票功能,其中,取订票功能包括取互联网订票和取电话订票。首界面如图2所示。操作栏位于界面右侧,提供购票入口和取订票入口。
图2 铁路自动售票机交互首界面
购票时,旅客根据自己的乘车需求,更改默认的出发车站、到达车站、乘车日期、车次、票种和张数,完成更改后点击“确认购票”按钮。系统查询余票信息,若无余票,返回首界面重新购票。若有余票,旅客依次进行刷身份证、支付和制票完成购票。取订票时,旅客点击首界面的“取订票”按钮。弹出页面选择“互联网换票”或“取电话订票”,进入相应的取票流程。具体流程如图3所示。
经过对北京南站、北京西站、北京北站及北京站进行现场调研时发现,旅客在使用自动售票机的过程中存在一些问题:
(1)购票界面显示的信息量大、功能多,旅客产生心理恐惧和操作恐慌,担心自身知识层次低而不敢尝试,对设备界面存在排斥心理。
(2)界面交互操作易学性不足,容错性不高,缺少足够的操作引导。旅客需要很长时间去探索和学习,降低了操作体验和速度,导致排队。
(3)在公共场所使用公共信息设备时,旅客会受到声音、周围人群、光线等环境因素的影响,难以将注意力完全集中在操作任务本身。
铁路旅客群体具有数量大、范围广的特点,认知水平存在差异。部分旅客由于认知水平较低,以及受操作界面复杂的影响,交互过程中内在认知负荷较高。目前交互设计方案在信息组织结构、任务设计以及功能设计等方面存在不足,导致旅客与自动售票机交互过程中外在认知负荷较高。旅客在自动售票机交互流程中认知负荷较高甚至出现了认知超载,极大地影响了旅客操作的成功率和积极性。为提高自动售票机操作成功率和流畅性,实现交互有用、可用、易用的目的,需要对自动售票机操作过程的认知负荷进行深入分析,有效降低认知负荷。
图3 目前铁路自动售票机业务流程图
针对铁路自动售票机交互设计现状,结合认知负荷理论,从信息结构设计、任务流程设计、引导性设计和精简功能4个方面提出一个自动售票机交互设计方案。
3.1 信息结构设计
调查研究中发现:大多数年龄较高、文化程度较低、较少接触电脑的旅客对自动售票机存在恐惧心理。访谈时这些旅客反映,首界面按钮和信息太多,操作时选择困难,很难判断操作的入口。再加上公共环境嘈杂,排队人较多,给这些旅客很大的心理压力。旅客认知负荷超载,不敢尝试使用自动售票机办理业务。通过进行信息结构设计可以很好地降低旅客的认知负荷。好的信息结构能够用一种易于理解的方式对页面进行组织并区分优先级,让用户根据需要不断深入挖掘多个层次的细节信息。通过逻辑上越重要的部分越突出,逻辑上紧密的部分视觉上相连,逻辑上包含的部分视觉上也包含,准确表述页面内容之间的关系。
信息结构[4]即信息组织的方式结构。信息结构通过对内容进行分类,并建立交互来导航这些内容,以便旅客能够逻辑直观的、毫无阻碍的接近他们需要的信息。信息结构有宽而浅和窄而深两种类型。宽而浅型的信息结构信息层级浅,适用于任务种类多,信息多样化且综合性强,信息需要即时反馈的产品。窄而深型的信息结构信息层级深,适用于任务流程长、分支少,任务步骤因果关系紧密的产品。为解决旅客操作时认知负荷过高的问题,首界面选择窄而深的信息层级结构。在首页面上清晰显示自动售票机提供的4项基本功能入口:售票、取电话订票、互联网换票、银通卡换票。各个功能按钮紧密相连,且旅客使用频率最高的售票和互联网换票按钮面积最大,突出显示。旅客点击首界面按钮后进入相应的操作流程。窄而深的信息层级结构降低了旅客的认知负荷,让更多旅客尝试并成功使用自动售票机办理业务。设计效果如图4所示。
3.2 业务流程设计
图4 首界面设计效果图
目前自动售票机售票交互流程为更改出发车站、到达车站、乘车日期、车次、票种和张数五项后查询后台数据库信息,给旅客分配车票。但如果所购车次无余票或需要修改车次时,旅客需要取消当前操作并返回首页重新购票。购票流程如图3a所示。旅客购票时可能需要多次重复操作,购票操作时间长,购票体验不够友好。
为了降低旅客购票操作中的认知负荷,交互设计需要遵循用户的行为习惯。旅客出行时,出发地、目的地和出发日期一般是确定的,车次和票种可根据余票量、出发时间、列车运行时间等进行选择和调整。新的交互设计方案中,在同一界面中选择出发地、目的地和出发日期,3项选择完毕后依次选择车次、席别和张数,列出购票信息供旅客确认。如所选车票信息不满意,旅客可以在选择出发地、目的地和出发日期不变的情况下重选车次。信息确认后依次进行身份验证、支付和制票,从而完成购票。新的业务流程遵循了旅客已有的习惯性流程,极大地降低旅客操作时的认知负荷。业务流程图如图5所示。
图5 售票业务流程图
3.3 引导性设计
现场调研发现:自动售票机购票操作步骤过多,交互操作易学性不足,缺少足够的操作引导。交互设计要求:操作前,结果可预知;操作时,操作有反馈;操作后,操作可撤销。我们可以通过增加旅客的相关认知负荷,从而达到促进旅客学习,降低认知负荷的目的。自动售票机流程包含多步操作跨越多个页面,且各个步骤之间有着紧密的联系,所以对自动售票机交互任务进行引导性设计就显得格外重要。我们通过构建一个综合性符合认知规律的导航来引导旅客行为。在页面顶端添加导航栏,导航栏可以告诉旅客完成这个任务一共需要多少步,现在位于哪个阶段,之前操作的结果是什么,剩下多少步可以完成任务等。设计效果如图6所示。
图6 界面引导性设计效果图
3.4 精简功能
对旅客与现有版本界面交互时在各个界面停留时间进行统计分析得知,旅客在操作车次选择页面时耗费的时间最长。车次选择界面显示出所有符合条件的车次,但是由于车次往往多达几十列,旅客选择困难。目前版本界面提供“显示有票车次”、“最近车次”、“12点后车次”、“18点后车次”、“动车组”“全部车次”6个按钮实现对车次进行筛选。6个按钮给了旅客个性化选择的机会,但是过多按钮造成旅客选择困难,旅客在此页面停留的时间较长。
在交互设计中,为降低旅客认知负荷,需要以目标为导向进行设计,确定产品功能的优先级,删除冗余的功能。6个按钮从发车时间、列车类型和有无余票3个维度实现对车次的筛选。由于车次显示默认按照列车开行时间先后顺序进行排列,“最近车次”按钮可以省略,不计入筛选按钮点击次数统计。对现行车次选择界面筛选按钮点击次数进行统计,得到分布图,如图7所示。
图7 现行车次选择界面筛选按钮点击次数分布图
“12点后车次”和“18点后车次”利用发车时间对车次进行筛选,点击次数占比合计约6%,点击次数过低,功能冗余。通过在车次列表中对无票车次进行灰色处理,清晰地实现了与有票车次区分,“显示有票车次”按钮可省略。列车类型可分为动车组和普速列车两种,两类列车在票价、开行时间和舒适度上有较大区别,且在目前版本中“动车组”和“全部车次”按钮点击频率较高,则在新交互设计中保留对列车类型的筛选。将3个功能维度的按钮精简为列车类型一个功能维度,在界面显示为“动车组”和“其他车次”两个按钮,两个按钮均未按下时显示为全部车次。设计效果如图8所示。
图8 车次选择界面设计效果图
基于认知负荷理论的自动售票机交互设计方案充分考虑了不同认知能力旅客的需要,吸引更多的旅客能够去尝试并且成功使用自动售票机办理业务,极大地提高了操作成功率。同时,新的交互设计方案增加了引导性设计并对功能进行精简,提高了交互的流畅性,缩短了操作时间,给旅客带来更加友好、令人愉悦的操作体验。
[1]陈巧芬.认知负荷理论及其发展[J].现代教育技术,2007,17(9):16-19.
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责任编辑 付 思
Interaction design of Ticket Vending Machine based on Cognitive Load Theory
TAN Xue1,JIANG Qiuhua2,LI Shida2,PAN Langtao2,LI Xiaoyi1
( 1.China Academy of Railway Sciences,Beijing 100081,China;2.Institute of Computing Technologies,China Academy of Railways Sciences,Beijing 100081,China)
In order to solve the problems of imperfect operation experience and low success rate during the interaction between railway passengers and Ticket Vending Machine (TVM)owing to high cognitive load,Cognitive Load Theory (CLT) was put forward for the interaction design of TVM.By introducing CLT,the source of cognitive load during interaction was summarized.According to the current situation of TVM interaction design,the interaction design contained four parts:information structure design,transaction flow design,guidance design and function simplification.Firstly,balance the mutually restricted relations between width and depth in information structure design;and then design transaction fow diagram which suited passenger’ s pattern of behavior;thirdly,add navigation bar adjusting to passengers’ cognition rule;fnally,delete redundant functions of low priority.An interaction design plan of TVM based on CLT was presented.
Cognitive Load Theory(CLT);interaction design;Ticket Vending Machine(TVM)
U293.22∶TP39
A
1005-8451(2016)10-0057-05
2016-02-02
中国铁道科学研究院电子计算技术研究所(DZYF16-13)。
谭 雪 ,在读硕士研究生;蒋秋华,研究员。