人机交互HCI小组研讨班会议记录.docx
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人机交互HCI小组研讨班会议记录
2003年8月2日至4日人机交互(HCI)小组研讨班会议记录
地点:
凤山温泉度假村
时间:
2003年8月2日至4日
参加人:
戴老师、王宏安主任、华庆一老师、北大陈文光老师、人机交互小组相关成员
报告人1:
田丰
题目:
Post-WIMP界面交互特征研究
时间:
2003年8月2日下午
1问:
你所谈及的POST_WIMP是否是建立了一个新的交互风格?
答:
如果建立一个统一的新的交互风格,还有一定的难度,因此我只是从交互特性方面进行了研究。
2问:
认知处理能力中的Data-Limited是什么?
答:
一种数据质量的限制、包括人在大脑中已经形成的一些固有的知识等
3问:
你们在作测试和评估时,有没有和自然的笔进行自然性的比较?
答:
我们的依据是根据最简单的任务完成。
具体的纸笔与电子笔比较,对于较熟练的用户,差别不是很大,但是对于不熟悉的用户,差别会大一些。
4问:
你们所开发的这样一种笔输入,和鼠标键盘从认知还有效率方面来说,哪一种会更多些?
答:
因人而异,对于熟练用户其认知的负担小,因此其效率高,但对于不熟练用户来说,认知负担可能会大一些。
此外还和任务有关、与应用有关、与背景有关。
当然,在特定的文化中还有差别。
5问:
有关范式的问题,从纸笔到Frame会不会成为交流的障碍?
答:
Frame是特定的数据管理,需要从显式到隐式进行一定的转化。
6问:
开发中的主要困难是什么?
答:
patch等多种数据识别和切分问题。
7问:
平时我们用自然的纸笔进行交流时,它是一个感知的问题,不需要的训练,对于所做的手势是不需要用脑子去想的,那么对于你们所开发的笔式系统是不是需要考虑下一步的手势的问题?
答:
我所考虑的是手势的多样性的问题,也就是说是考虑到了大多数人所常用的手势。
8问:
是以用户为中心,还是以技术为中心。
答:
这一方面我们考虑的较少,我们主要是从交互的特性来考虑,而并不是从人的方面来考虑。
小结(华老师):
以技术为中心,并不是用户要求的单位。
首先是研究人用纸,什么是最小单位,这里指的最小单位不仅仅限于语法单位,而且限于语义单位。
其次是从用户角度分析什么是最小单位。
9问:
什么是交互任务,什么是自然隐式的交互任务?
答:
交互任务,是一种基本任务,是用户向计算机提出的一种操作。
自然隐式的交互任务,是用户在交互过程中不需要关注任务的执行方式和过程。
10问:
用户意图和Stroke的关系?
答:
stroke可以看成是从用户角度来讲,在纸笔环境中一个基本的交互任务。
它是从用户的交互意图来讲一个最小的单位。
11问:
Post-WIMP替代WIMP,那么在评估时,是否具有同样的功能?
答:
我们的手势方面还需要做进一步的工作,交互自然性方面也做的不够。
当交互手势无法合理地表示任务时,我们采用显式的WIMP交互方式进行。
人的手势是创造出来的,我认为这不是自然性的问题,其实在WIMP,也不是自然性的问题。
其实只要用户习惯了就是自然的,积累多了,就是自然的了,也就是说训练成就熟悉的问题。
讨论:
我觉得这是混淆了交互自然性和交互自动性这两个概念。
(华老师)
交互自然性,人的心理距离和计算机所表现的距离是匹配的。
交互自动性,可经过长期训练,提高交互自动性,但并不代表人的心理距离和计算机所表现的距离会发生变化。
12问:
谈谈手势的模糊性问题,也就是范式的容量问题?
答:
由具体的应用限制。
13问:
如何权衡用户希望和系统功能这两者之间的矛盾?
答:
理想化的模式是用户所需要的就是系统所需要的。
从一个任务本身来说,特定的类型应该用特定的范式,不同的应用可以有不同的需求。
小结(华老师):
用户界面的目标是自然,但是效率也同样重要,不自然应该有特定的要求,所以需要走一条折衷的道路。
14问:
为什么选择纸笔,而不是声音和视觉?
这两个在自然性方面有无比较?
答:
目前对于语音的研究还是一个“瓶颈”,关键是识别率低的问题。
而且,声音和视觉,对于可视化方面没有太大的帮助。
15问:
人工智能方面的突破能否使得人机交互更自然?
答:
应该是这样的。
有本关于《直接操作和软件Agent》的争论,发表在2000ICMInterAction上。
有兴趣的同志可以去看看。
总结(戴老师):
1笔式用户界面的工作是肯定的,Post-WIMP界面交互特征作了不少的研究,这方面的工作我们还会接着做下去,而且除了纸笔交互以外,我们还会做三维等等风格的多样化的软件。
2目前计算机的角色在于交流,我认为交流的顺序是从情感到语言到文字最后再到计算机。
3我们在和微软做的重大资金项目的题目是“面向主流、自然、高效多通道用户界面研究”。
所以面向主流是我们的出发点。
报告人2:
马翠霞
题目:
无处不在计算环境
时间:
2003年8月2日上午
1问:
“无处不在”的严格定义是什么?
答:
指获取服务方式的无处不在。
2问:
其制约因素很多,目前实验室能做到什么程度?
答:
我们目前在找一个研究切入点。
对无处不在计算的研究,设备和网络是一个很重要的方面。
鉴于实验室的基础,应当基于我们的已有工作和优势所在开展研究,目前可以从生活经验捕捉和上下文感知方面来做,主要表现在交互方式的研究上。
3问:
无处不在计算的研究,在平台和协议方面的应用如何?
答:
分布式移动在协议应用方面较强。
对于平台方面,例如,对上下文感知的研究,一些著名的研究机构曾研究过关于上下文的基础平台,可以将上下文与不同的应用衔接起来。
4问:
上下文感知是在设计阶段已经设计还是在运行阶段才考虑?
答:
上下文感知一般是通过传感器来捕捉上下文信息,然后再进行相应的处理。
可以事先设计好大多数上下文,在运行过程中也动态处理部分上下文。
5问:
智能空间和无处不在的关系是什么?
答:
他们的环境是一致的,智能空间是集中体现这种思想的一个重要方面。
智能空间是无处不在的一个实例化,它是物理空间和信息空间的融合体。
6问:
无处不在的核心是什么?
答:
无处不在计算打破传统的人机方式,覆盖面很广,牵涉的学科和技术也很多,核心不能只局限于某一点。
7问:
无处不在是一种观念还是一种范式?
答:
还无最终确定,还在讨论中。
8问:
增强式现实和可穿戴技术能否覆盖无处不在的范围?
答:
他们的重点不同,而且针对不同的用户群和应用领域,因此不能完全覆盖。
9问:
就我们实验室而言,首先应该解决的研究问题是什么?
答:
上下文感知和生活经验捕捉问题。
总结(华老师):
无处不在的计算主要解决的问题如下:
一是处理任务的专用设备,只是任务的单一性。
二是用户界面用的是物理方式表示,而不是数字方式。
三是使得表示更加自然。
总结(戴老师):
1我们提出的无处不在计算和软件所的中长期发展计划有关。
2实验室关注的原因是,我们所有的工作都可以归结为“无处不在”。
3所提及的智能空间可作为无处不在计算的一个代表,是对物理空间的描述。
4目前无处不在技术有三个发展方向,分别是自然界面、上下文感知以及信息捕捉。
报告人3:
栾尚敏
题目:
人机中的知识处理
时间:
2003年8月2日下午
1问:
知识处理如何同具体的上下文联系起来?
答:
位置感知。
上下文有逻辑上下文、知识上下文等
对用户进行静态分析,用动态的方式来抓取用户信息,但是进展较慢。
上下文的表示难以表示形式模型,而且超过了确定的上下文无关文法。
2问:
如何将用户和系统进行关联?
答:
提高界面的自适应性,必须增强用户的学习能力。
讨论(华老师):
我认为用户的学习和系统的改造这是两方面的问题。
3问:
机器学习的方法有什么?
答:
基于概率、语义还有分类等。
4问:
图一中的任务生成是什么?
答:
是生成一个自动搜索,这是系统要生成的任务,为Action.
5有没有例子?
答:
暂时还没有。
总结(戴老师):
1栾尚敏的文章档较高,工作能力是肯定的。
2目前我们实验室在理论方面的力量需要增强。
3人机交互的知识处理由两个目的:
一是使计算机聪明起来;二是使人用起来方便起来。
这两者的结合是一个螺旋上升的过程。
4希望有一个例子能够把你所作的工作串起来。
5最好能和具体的应用结合起来。
报告人4:
华庆一老师
题目:
交叉学科对HCI的影响
时间:
2003年8月3日上午
报告:
我先介绍一下与人机交互有关的会议和杂志文献
一是ACMProceedingsofCHIConference(新的理论和实践成果,发展趋势等等)
二是ACMProceedingsofUISTConference(用户界面开发方法,技术及平台)
三是ACMProceedingsofIUIConference(人工智能理论和技术在人机交互上的应用)
四是一些有关有影响人机交互的杂志。
例如,ACMInteraction,ACMTOCHI,InteractionThoughComputing以及InternationalJourneyofHumanComputerStudy、InternationalJourneyofHumanComputerInteraction
下面谈谈软件工程、需求工程、人工智能和认知心理学对HCI的影响
1软件工程
软件工程自90年代以来,形成了自己的用户界面开发方法和技术,如Use-CaseDriven的方法。
软件工程对人机交互领域研究的批评很刻薄,“他们(指人机交互)不是提供支持,而是制造麻烦。
”其主要原因在人机交互领域中的理论研究和实践缺乏和软件工程方法的集成。
例如Task-Based的分析和设计以传统认知思想为基础,起源于最早提出的GMOS模型,将任务看成是一种从顶向下的分解过程,而非人与自然的交互过程。
这样的认知模型正在受到理论和实践的挑战。
一方面分布式认知的研究表明认知建立于人与人,人与自然的交互之中,另一方面,Scenario-based和Use-CaseDriven的方法在工程中的成功应用证明了Task-Based的分析和设计与实际情况的不匹配性。
2需求工程
需求工程是90年代后从软件工程中分离出来的研究领域,因为人们越来越认识到保证系统需求的一致性和完备性的意义。
在需求工程中,存在两种不同的方法和技术来提取和描述需求:
抽象方法(如面向对象的模型,过程模型和目标模型)和上下文方法(如Scenario-based和Use-CaseDriven的描述)。
与HCI相同,需求工程的研究重点是在分析目标或任务的基础上,如何操作化这些目标和任务。
不同点在于需求工程着重于捕获组织和企业的目标,而HCI主要研究个人任务在人机之间的分配问题。
然而,传统的需求工程思想正在受到软件工程实践的挑战,如AgileProgramming和eXtremeProgramming,因为需求本身的可变性质。
3人工智能
传统的人工智能研究,如第一代专家系统是建立在符号层次上的(如基于规则的或基于框架的系统)。
第二代专家系统或基于知识的系统从符号表示层次上升到知识层次。
基于知识的系统的问题求解建立在两类知识上:
一是问题域知识,如对象、关系、事件和过程等。
二是问题求解知识,如目标分解策略、安排综合等。
在HCI研究中,人工智能的方法和技术得到了大量的应用,如使用软件Agent来自动或半自动地执行过去必须由用户完成的任务。
然而,在学术界和工程实践中的一个争论问题如何合理地在用户和系统之间分配任务(即直接操作还是软件Agent。
表现在任务的完成上,直接操作方认为可能性告诉任务,由用户直接执行。
软件Agent方认为可能性告诉任务,由软件代理执行。
软件Agent捕捉用户的意图很困难。
我希望提出一种折衷的方法,或是一种中庸的方法。
也就是说,不追求功能的分配,而在于知识的分
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