学习的幂律:用户界面中的一致性与创新

学习的幂律:用户界面中的一致性与创新

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原文作者:Raluca Budiu

原文链接:https://www.nngroup.com/articles/power-law-learning

用户体验的主要原则之一是一致性。在本文中,我们解释了UX设计遵循一致性原则最根本的原因:学习的幂律

学习研究和学习曲线

衡量人们如何学习任务或界面的最佳方法是学习实验。在学习实验中,人们进入实验室并多次执行相同的任务。每次有人执行任务,实验者都会记录一个或多个定量指标(通常是执行该任务所花费的时间和错误的数量)。如果操作有效,人们就会从以前的经验中学到东西。

所有这些学习实验表明,“实践是完美的”:当人们一遍又一遍地执行相同的任务时,他们会变得越来越好。下表显示了David Ahlstrom及其同事进行的一项此类研究的结果,他们正在研究饼图菜单,并与其他类型菜单进行比较。

Ahlstrom让参与者与8个不同组合的菜单界面进行交互-在每个组合中,参与者在菜单中选择相同的6个项目,并对选择时间进行平均计算。学习曲线表明,平均选择时间随练习次数的增加而减少。

学习曲线描述了对相同人类行为的特定度量是如何随时间变化的。在菜单实验中,度量指标是任务时间,即在菜单内选择选项的平均时间。但是从一项学习实验到另一项学习实验,度量指标可能会有所不同:它可以是你期望因学习而改变的任何指标。

例如,如果对UX教育感兴趣,我们可能会要求具有相同背景的人们进行一次测试,并衡量他们犯了多少错误。我们将向他们提供有关这些错误的反馈,然后要求他们第二次进行测试。经过几次重复测试,我们将获得每次测试的平均错误数,绘制出随时间变化的错误次数学习曲线。

学习的幂律

1980年代,卡耐基梅隆大学认知学家艾伦·纽厄尔(Allen Newell)分析了学习实验报告,他指出在所有研究中获得的学习曲线都具有非常相似的形状:即所谓的幂律。幂律具有很好的数学性质:以对数比例绘制它们时,会获得一条直线。纽厄尔主要把时间作为学习的定量指标,但是有证据表明,幂律也适用于其他指标。

Ahlstrom菜单实验中的学习曲线-幂律直线。

学习的幂律:

(1)执行某项任务所需的时间随着该任务重复次数的增加而减少;

(2)遵循幂律形状。

学习的幂律告诉我们:

  • 重复是大脑学习的工作方式;
  • 学习不是二分法,大脑练习得越多,就越快实践,也就越了解;
  • 仅仅向用户展示教程或帮助界面不足以使用户学到东西;
  • 经常做某事才是学习的正确方式。

用户界面中的创新

任何类型的创新都会增加用户和设计师的成本。对于用户而言,这是他们必须学习的一种新模式。对于设计师来说,他们必须提供额外的支持,例如上下文提示和渐进式披露,以帮助用户学习和熟悉新模式。实施创新的成本可能很高,在你要实现的目标上三思而后行:创新有意义吗?值得付出这么大的成本吗?

反过来拥有大量忠诚用户的公司更容易创新。因为已经在使用这些公司产品的用户将不得不忍受新的界面(尤其是Apple公司在iOS上那样积极地推动界面创新)。如果产品用户经常(可能一天几次)使用新界面,则更容易进行创新。这意味着人们将更快地进入学习曲线的饱和部分,因为他们有很多练习的机会。

用户界面是否需要创新,可以参考以下几点:

  • 新设计的性能会比旧设计好吗?如果没有,请不要尝试创新。
  • 用户是否愿意一次又一次地尝试新设计,直到他们获得足够多的知识以获得新设计的长期利益,这是否可信?如果人们可能会因为新设计放弃你的产品,则不要尝试新设计。
  • 你的产品用户使用频次是否足够高,可以使用户频繁使用新设计以降低学习曲线?


Author: pixel32