Экологический дизайн интерфейса - Ecological interface design

Экологический дизайн интерфейса (EID) - подход к интерфейс дизайн, который был введен специально для сложных социотехнических систем реального времени и динамических систем. Он был применен во множестве областей, включая контроль над процессом (например. атомная электростанция, нефтехимические заводы), авиация, и лекарство.

EID отличается от некоторых методологий проектирования интерфейсов, таких как Дизайн, ориентированный на пользователя (UCD) в том, что в центре внимания анализа находится рабочая область или среда, а не конечный пользователь или конкретная задача.

Цель EID - сделать ограничения и сложные отношения в рабочей среде очевидными (например, видимыми, слышимыми) для пользователя. Это позволяет использовать больше когнитивных ресурсов пользователей для более высоких когнитивные процессы например, решение проблем и принятие решений. EID основан на двух ключевых концепциях из когнитивная инженерия исследование: Иерархия абстракций (AH) и структура навыков, правил, знаний (SRK).

За счет снижения умственной нагрузки и поддержки рассуждений, основанных на знаниях, EID направлен на повышение производительности пользователей и общую надежность системы как для ожидаемых, так и для непредвиденных событий в сложной системе.

Обзор

Происхождение и история EID

Экологический дизайн интерфейса был предложен в качестве основы для дизайна интерфейса Ким Висенте и Йенс Расмуссен в конце 80-х - начале 90-х после обширных исследований надежность человека и системы на Национальная лаборатория Рисё в Дании (Расмуссен и Висенте и другие, 1989; Висенте, 2001). Термин экологический в EID происходит от школы психологии, разработанной Джеймс Дж. Гибсон известный как экологическая психология. Эта область психологии фокусируется на отношениях человека и окружающей среды, в частности, в отношении человеческого восприятия в реальных условиях, а не в лабораторных условиях. EID заимствует из экологической психологии в том, что ограничения и отношения рабочей среды в сложной системе отражаются перцептивно (через интерфейс), чтобы формировать поведение пользователя. Для разработки экологических проектов были приняты аналитические инструменты, разработанные ранее исследователями Национальной лаборатории Рисё, включая иерархию абстракций (AH) и структуру навыков, правил, знаний (SRK). Структура EID была впервые применена и оценена в системах атомных электростанций (Vicente & Rasmussen, 1990, 1992). Эти инструменты также используются в Когнитивный анализ работы. На сегодняшний день EID применяется во множестве сложных систем, включая управление компьютерной сетью, анестезиологию, военное командование и управление, а также авиацию (Vicente, 2002; Burns & Hajdukiewicz, 2004).

Мотивация

Быстрое развитие технологий наряду с экономическими требованиями привело к заметному увеличению сложности инженерных систем (Vicente, 1999a). В результате дизайнерам становится все труднее предвидеть события, которые могут произойти в таких системах. Непредвиденные события по определению не могут быть указаны заранее и, следовательно, не могут быть предотвращены с помощью обучения, процедур или автоматизации. Сложная социотехническая система, разработанная исключительно на основе известных сценариев, часто теряет гибкость для поддержки непредвиденных событий. Безопасность системы часто снижается из-за неспособности операторов адаптироваться к новым и незнакомым ситуациям (Vicente & Rasmussen, 1992). Дизайн экологического интерфейса пытается предоставить операторам необходимые инструменты и информацию, чтобы они могли активно решать проблемы, в отличие от пассивных мониторов, особенно во время развития непредвиденных событий. Интерфейсы, разработанные в соответствии со структурой EID, призваны уменьшить умственная нагрузка когда имеешь дело с незнакомыми и неожиданными событиями, которые объясняются повышенным психологическим давлением (Vicente, 1999b). При этом можно высвободить когнитивные ресурсы для поддержки эффективного решения проблем.

Помимо предоставления операторам средств для успешного управления непредвиденными событиями, EID также предлагается для систем, в которых пользователи должны стать экспертами (Burns & Hajdukiewicz, 2004). Благодаря использованию иерархии абстракций (AH) и структуры навыков, правил, знаний (SRK) EID позволяет начинающим пользователям более легко приобретать продвинутые ментальные модели для развития обычно требуются многолетний опыт и подготовка. Точно так же EID обеспечивает основу для непрерывного обучения и распределенной совместной работы (Vicente, 1999b). Столкнувшись со сложными социотехническими системами, разработчики не всегда могут спросить операторов, какую информацию они хотели бы видеть, поскольку каждый человек понимает систему на разном уровне (но редко полностью) и дает очень разные ответы. Структура EID позволяет разработчикам определять, какие виды информации требуются, когда невозможно или нецелесообразно спрашивать пользователей (Burns & Hajdukiewicz, 2004). EID не намерен заменять существующие методологии проектирования, такие как UCD и анализ задачи, но дополнять их.

UCD и EID: зачем вообще использовать EID?

Как мы видим из сегодняшних интерфейсов на базе Windows, ориентированный на пользователя дизайн (UCD) проделал отличную работу по выявлению пользовательских предпочтений и ограничений и их интеграции в интерфейсы. В эпоху до UCD дизайн интерфейса был почти второстепенным по сравнению с программой и полностью зависел от программистов, полностью игнорируя конечного пользователя.

Преимущества UCD

UCD добавляет три ключевые идеи:

1. Дизайн интерфейсов - это отдельная область, потому что она связывает человека и программу / среду.

2. Что понимание человеческого восприятия, познания и поведения имеет решающее значение для проектирования интерфейсов.

3. Этому многому можно научиться, получив обратную связь от реальных пользователей интерфейса на ранних этапах проектирования, а затем протестировав различные этапы проектирования (Burns & Hajdukiewicz, 2004).

Но и в этом подходе есть свои проблемы.

Насколько актуален EID?

Подход UCD обычно фокусируется на взаимодействии одного пользователя между пользователем и интерфейсом, чего недостаточно для работы в современных все более сложных системах, где необходим централизованный контроль информации, и она отображается на различных интерфейсах с различной степенью детализации. EID является предпочтительным дополнением к процессу проектирования сложных систем, когда даже очень опытные пользователи не имеют полного представления о том, как работает вся сложная система (электростанция, атомная станция, нефтехимический завод и т. Д.). Это известный факт[нужна цитата ] что пользователи не всегда понимают или даже не чувствуют необходимости понимать все отношения, лежащие в основе сложных процессов, которые они контролируют через свои интерфейсы.

Более того, пользователи не всегда осведомлены об ограничениях, влияющих на систему, с которой они работают, и обнаружение этих ограничений может потребовать дополнительных усилий (Burns & Hajdukiewicz, 2004). EID включает этот стиль, основанный на ограничениях, в подход к проектированию, где он проверяет ограничения пользовательского домена до получения пользовательского ввода. EID фокусируется на понимании сложной системы - ее сборки, архитектуры и первоначального предназначения, а затем на передаче этой информации конечному пользователю, тем самым сокращая их кривую обучения и помогая им достичь более высокого уровня знаний.

Стиль, основанный на ограничениях, в дизайне интерфейса также облегчает обработку непредвиденных событий, потому что, независимо от события, ограничение нарушается, и его может увидеть пользователь, который, в свою очередь, может проактивно работать с интерфейсом, чтобы восстановить ограничение и исправить систему. .

Это никоим образом не умаляет полезности UCD, но подчеркивает тот факт, что EID предлагает уникальное понимание процесса проектирования, и его можно использовать в сочетании с другими методами когнитивной инженерии для улучшения пользовательских интерфейсов и повышения человеческой надежности в работе с людьми. машинное взаимодействие.

Иерархия абстракций (AH)

Иерархия абстракций (AH) - это 5-уровневая функциональная декомпозиция, используемая для моделирования рабочей среды, или более часто называемая рабочей областью, для сложных социотехнических систем (Rasmussen, 1985). В структуре EID AH используется для определения того, какие виды информации должны отображаться в интерфейсе системы и как эта информация должна быть организована. AH описывает систему на разных уровнях абстракции, используя отношения как и почему. Движение вниз по уровням модели отвечает, как достигаются определенные элементы в системе, тогда как движение вверх показывает, почему определенные элементы существуют. Элементы на самом высоком уровне модели определяют цели и задачи системы. Элементы на нижних уровнях модели указывают и описывают физические компоненты (то есть оборудование) системы. Отношения "как и почему" показаны в AH как ссылки "средства-цель". AH обычно разрабатывается в соответствии с систематическим подходом, известным как Анализ рабочей области (Vicente, 1999a). Анализ рабочей области нередко дает несколько моделей AH; каждая из них исследует систему на разном уровне физических деталей, определенных с помощью другой модели, называемой Иерархией Частично-Целое (Burns & Hajdukiewicz, 2004).

Каждый уровень в AH - это полное, но уникальное описание рабочей области.

Функциональное назначение

Уровень функционального назначения (FP) описывает цели и задачи системы. AH обычно включает в себя более одной цели системы, поэтому цели конфликтуют или дополняют друг друга (Burns & Hajdukiewicz, 2004). Взаимосвязи между целями указывают на возможные компромиссы и ограничения в рабочей области системы. Например, цели холодильник может заключаться в охлаждении еды до определенной температуры при минимальном потреблении электроэнергии.

Абстрактная функция

Уровень абстрактной функции (AF) описывает основные законы и принципы, которые определяют цели системы. Это могут быть эмпирические законы в физической системе, судебные законы в социальной системе или даже экономические принципы в коммерческой системе. В общем, законы и принципы сосредоточены на вещах, которые необходимо сохранить или которые протекают через систему, таких как масса (Burns & Hajdukiewicz, 2004). Работа холодильника (как Тепловой насос ) регулируется второй закон термодинамики.

Обобщенная функция

Уровень обобщенной функции (GF) объясняет процессы, связанные с законами и принципами, обнаруженными на уровне AF, то есть как достигается каждая абстрактная функция. Причинно-следственные связи существуют между элементами, обнаруженными на уровне GF. В цикл охлаждения в холодильнике включает перекачку тепла из области с низкой температурой (источник) в область с более высокой температурой (раковина).

Физическая функция

Уровень физических функций (PFn) показывает физические компоненты или оборудование, связанные с процессами, идентифицированными на уровне GF. Возможности и ограничения компонентов, такие как максимальная емкость, также обычно указываются в AH (Burns & Hajdukiewicz, 2004). Холодильник может состоять из теплообменных трубок и газовый компрессор которые могут оказывать определенное максимальное давление на охлаждающую среду.

Физическая форма

Уровень физической формы (PFo) описывает состояние, расположение и внешний вид компонентов, отображаемых на уровне PFn. В примере с холодильником теплообменные трубы и газовый компрессор расположены определенным образом, в основном иллюстрируя расположение компонентов. Физические характеристики могут включать такие вещи, как цвет, размеры и форма.

Иерархия причинной абстракции

Описанная выше иерархия представляет собой функциональный Абстракция. Представление иерархии. А функциональный Абстракция Иерархия подчеркивает связи «средства-цели» или «как / почему» иерархии. Эти связи прямые и проиллюстрированы на пяти уровнях иерархии абстракций.

По мере того, как системы становятся все более и более сложными, нам необходимо следить за структурой потока, а также понимать, как работает система. Это когда причинный Абстракция Представление иерархии становится необходимым. По мере того как схемы потоков становятся все более сложными и становится все труднее вывести потоки непосредственно из системной диаграммы, мы добавляем причинно-следственные модели к функциональным моделям.

Причинно-следственные модели помогают детализировать структуру потока и понять более сложные шаблоны потока в пределах указанного уровня иерархии абстракции. А причинный Представление Abstraction Hierarchy имеет ту же структуру, что и функциональный Абстракция. Представление иерархии, но с нанесенными причинно-следственными связями. Причинно-следственные связи также известны как связи «внутри уровня». Эти ссылки показывают, как процессы и потоки связаны на каждом уровне.

Эти два представления тесно связаны, но обычно разрабатываются отдельно, поскольку в результате получается более четкая модель, которая фиксирует большинство ограничений системы.

В очень сложных потоковых системах причинные модели могут использоваться для упрощения или абстрагирования потоков. В таком сценарии нам может быть легче сначала определить основные линии питания и продукции, затем линии управления, линии аварийного питания или линии аварийного маневрирования (Burns & Hajdukiewicz, 2004). Причинно-следственные связи наиболее полезны на уровнях обобщенной функции и абстрактной функции, которые показывают потоки материалов, процессов, массы или энергии.

Система навыков, правил, знаний (SRK)

Структура навыков, правил, знаний (SRK) или таксономия SRK определяет три типа поведения или психологических процессов, присутствующих при обработке информации оператора (Vicente, 1999a). Фреймворк SRK был разработан Расмуссен (1983), чтобы помочь дизайнерам объединить требования к информации для системы и аспекты человеческого познания. В EID структура SRK используется для определения того, как информация должна отображаться, чтобы воспользоваться преимуществами человеческого восприятия и психомоторных способностей (Vicente, 1999b). Поддерживая поведение, основанное на навыках и правилах, в знакомых задачах, можно выделить больше когнитивных ресурсов для поведения, основанного на знаниях, которое важно для управления непредвиденными событиями. Эти три категории по существу описывают возможные способы извлечения и понимания информации, например, из человеко-машинного интерфейса:

Уровень на основе навыков

Поведение, основанное на навыках, представляет собой тип поведения, который требует очень небольшого или совсем не требует сознательного контроля для выполнения или выполнения действия после формирования намерения; также известный как сенсомоторное поведение. Производительность плавная, автоматизированная и состоит из высоко интегрированных моделей поведения в большинстве случаев контроля, основанного на навыках (Rasmussen, 1990). Например, езда на велосипеде считается поведением, основанным на навыках, при котором для управления после приобретения навыка требуется очень мало внимания. Этот автоматизм позволяет операторам высвободить когнитивные ресурсы, которые затем можно использовать для более высоких когнитивных функций, таких как решение проблем (Wickens & Hollands, 2000). Ошибки в поведении, основанном на навыках, - это обычные ошибки.

Уровень на основе правил

Поведение, основанное на правилах, характеризуется использованием правил и процедур для выбора образа действий в знакомой рабочей ситуации (Rasmussen, 1990). Правила могут быть набором инструкций, полученных оператором из опыта или данных руководителями и бывшими операторами.

Операторам не требуется знать основные принципы системы, чтобы выполнять контроль на основе правил. Например, в больницах есть четко регламентированные инструкции на случай возникновения пожара. Поэтому, когда кто-то видит пожар, он может выполнить необходимые шаги для обеспечения безопасности пациентов, не зная о поведении огня. Ошибки в поведении на основе правил возникают из-за недостаточных технических знаний.

Уровень знаний

Поведение, основанное на знаниях, представляет собой более продвинутый уровень рассуждений (Wirstad, 1988). Этот тип контроля необходимо использовать, когда ситуация является новой и неожиданной. Операторы должны знать основные принципы и законы, по которым работает система. Поскольку операторам необходимо сформулировать четкие цели на основе текущего анализа системы, когнитивная нагрузка обычно выше, чем при использовании поведения на основе навыков или правил.

Смотрите также

Рекомендации

  • Беннет, К. Б. и Флах, Дж. М. (2011). Дизайн дисплея и интерфейса - тонкая наука, точное искусство. CRC Press. ISBN  978-1-4200-6439-1
  • Бернс, К. М. и Хайдукевич, Дж. Р. (2004). Экологический дизайн интерфейса. Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. ISBN  0-415-28374-4
  • Расмуссен, Дж. (1983). Навыки, правила, знания; сигналы, знаки и символы, а также другие различия в моделях поведения человека. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике, 13, 257-266.
  • Расмуссен, Дж. (1985). Роль иерархического представления знаний в принятии решений и управлении системой. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике, 15, 234-243.
  • Расмуссен, Дж. (1990). Ментальные модели и контроль действий в сложных средах. В D. Ackermann, D. & M.J. Tauber (Eds.). Ментальные модели и взаимодействие человека с компьютером 1 (стр. 41-46). Северная Голландия: Издательство Elsevier Science. ISBN  0-444-88453-X
  • Расмуссен, Дж. И Висенте, К. Дж. (1989). Как справляться с человеческими ошибками через проектирование системы: последствия для экологического дизайна интерфейса. Международный журнал человеко-машинных исследований, 31, 517-534.
  • Висенте, К. Дж. (1999a). Когнитивный анализ работы: к безопасной, продуктивной и здоровой компьютерной работе. Махва, Нью-Джерси: Erlbaum and Associates. ISBN  0-8058-2397-2
  • Висенте, К. Дж. (1999b). Экологический дизайн интерфейса: поддержка адаптации оператора, непрерывное обучение, распределенная совместная работа. Материалы конференции по человеко-центрированным процессам, 93-97.
  • Висенте, К. Дж. (2001). Когнитивно-инженерные исследования в Рисё, 1962–1979. В Э. Саласе (Ред.), Достижения в области исследований человеческого потенциала и когнитивной инженерии, Том 1 (стр. 1-57), Нью-Йорк: Elsevier. ISBN  0-7623-0748-X
  • Висенте, К. Дж. (2002). Экологический интерфейс: прогресс и вызовы. Человеческие факторы, 44, 62-78.
  • Висенте, К. Дж. И Расмуссен, Дж. (1990). Экология человеко-машинных систем II: посредничество «непосредственного восприятия» в сложных рабочих областях. Экологическая психология, 2, 207-249.
  • Висенте К. Дж. И Расмуссен Дж. (1992). Дизайн экологического интерфейса: теоретические основы. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике, 22, 589-606.
  • Викенс, К. Д. и Холландс, Дж. Г. (2000). Инженерная психология и деятельность человека (3-е изд.). Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси: Prentice Hall. ISBN  0-321-04711-7
  • Вирстад, Дж. (1988). О структурах знаний для операторов процессов. В Л.П. Гудштейн, Х. Андерсен и С. Олсен (ред.), Задачи, ошибки и ментальные модели (стр. 50-69). Лондон: Тейлор и Фрэнсис. ISBN  0-85066-401-2

внешняя ссылка

Учреждения и организации