楊澤航 朱文濤

摘要：探究可提升知識型APP用戶體驗的設(shè)計策略。從心流的視角出發(fā)，以目前最有影響力的兩類心流體驗前因模型為基礎(chǔ)，并通過研究用戶在知識型APP體驗過程中的心流引發(fā)要素，構(gòu)建出基于心流理論的知識型APP設(shè)計模型?？偨Y(jié)出心流體驗為主導的知識型APP設(shè)計策略。為知識型App體驗設(shè)計提供新的思路。

關(guān)鍵詞：心流體驗 知識型APP 用戶體驗 界面設(shè)計 游戲化學習

中圖分類號：TB472

文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（ 2021） 03-0041-03

引言

移動設(shè)備的普及、移動通信技術(shù)與計算機輔助技術(shù)的迅速發(fā)展為知識的傳播和獲取創(chuàng)造了更多可能性。2020年初，CNNIC發(fā)布了第45次《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》。數(shù)據(jù)顯示，受新冠肺炎疫情的影響，全國大中小學推遲開學，知識型應(yīng)用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢。知識型APP的移動化特性為知識獲取創(chuàng)造更多機會，其數(shù)字化特性也豐富了學習資源的呈現(xiàn)形式，拓展了用戶對于學習任務(wù)的掌控度。但同時帶來的復(fù)雜性和信息多樣化，勢必增加用戶的認知負荷和焦慮感?；谡J知心理學的心流理論的引入，對知識型APP的使用體驗與效率提升具有重要意義。

一、心流理論的概述

Mihaly Csikszentmihalyi （1975）提出“流動狀態(tài)”的概念，并將其作為一種術(shù)語來描述人們在日?；顒又袚碛械牧己酶杏X或“最佳體驗”。Mihaly （1990）概括總結(jié)了引發(fā)心流的九個必要方面：1.明確的目標;2.即時的反饋;3.個人技能與任務(wù)挑戰(zhàn)相匹配;4.行動與意識的融合;5.高度專注;6.增強掌控感;了.逐漸失去自我意識;8.時間感知的變化;9.自發(fā)體驗。[1]Novak，Hoffman& Yung （2000）將這9個特征歸結(jié)成條件、體驗、結(jié)果三類因素?！?]如表l。Rodriguez-Sanchez和Schaufeli （2008）將先前的維度簡化為三個關(guān)鍵方面，即全神貫注、享受、內(nèi)在興趣。

二、心流體驗于知識型APP的意義

互聯(lián)網(wǎng)和智能終端的不斷發(fā)展和普及，使得傳統(tǒng)的知識獲取方式不再滿足現(xiàn)代人與日俱增的學習需求，越來越多的人在碎片化的時間和非正式的學習場景中使用知識型APP。而知識的獲取需要消耗人們一定的認知資源和注意力，消耗的過程常伴隨著認知負荷和焦慮感，所以在幫助用戶學習知識的同時提升其學習體驗是知識型APP體驗設(shè)計的重要目標。

在知識型APP設(shè)計中引入心流體驗，可將用戶之于界面操作所消耗的認知資源盡可能降到最低，以達到無意識認知的自動化操作狀態(tài)。用戶便可以將更多的有意識認知資源應(yīng)用在知識的理解和記憶中。將通道模型和PAT模型的心流引發(fā)因素映射到知識型APP設(shè)計中，得到可控并有利于用戶獲得心流體驗的機制，對知識型APP的使用體驗與效率提升具有重要意義。

三、基于心流的知識型APP設(shè)計模型

關(guān)于心流模型，目前最有影響力的兩類分別是：Csikszentmihalyi提出的通道模型和Christina Finneran&張平提出的PAT模型（Person-Artifact-Task Model）。通道模型認為技能和挑戰(zhàn)平衡是心流引發(fā)最重要的前提條件。PAT模型認為心流體驗主要受人（P）、工具（A）、任務(wù)（T）三類因素以及三者間交互作用的影響。[3]

根據(jù)前文對心流理論及其模型的闡述，將兩類心流模型與知識型APP的用戶體驗要素相結(jié)合，得到心流體驗為主導的知識型APP設(shè)計模型，如圖lo該模型以PAT模型為基本框架（P指知識型APP用戶、A指知識型APP、T指學習行為），用戶體驗五要素自下而上的建設(shè)為思路，通道模型提出的三個前因為基本要素構(gòu)建而成。根據(jù)模型中三者的交互關(guān)系來總結(jié)心流體驗主導的知識型APP設(shè)計策略，即明確而清晰的目標、即時而有價值的反饋和技能與挑戰(zhàn)的平衡，在設(shè)計中創(chuàng)造和控制這三個前因可以有效地減少用戶注意力的分散，以達到心流的狀態(tài)。

用戶的學習目標和學習需求通過知識型APP的信息架構(gòu)和交互設(shè)計轉(zhuǎn)化為清晰明確的、可執(zhí)行的學習任務(wù)。用戶學習任務(wù)執(zhí)行情況通過知識型APP恰當?shù)姆答伩梢圆粩喃@取用戶的注意力;學習任務(wù)的完成情況也可以通過游戲化的獎勵機制激發(fā)學習動機，提升自我效能感，達到自發(fā)內(nèi)心的參與感。知識型APP用戶的技能水平包括APP使用水平和學習能力。個性化調(diào)節(jié)任務(wù)難度，可達到技能與挑戰(zhàn)的動態(tài)平衡，使用戶獲得潛在的控制感知;減少用戶在工具使用上的認知資源消耗，盡可能讓其進行無意識認知的自動化操作，可以使其達到行為與意識的融合、自我意識的喪失和時間感的扭曲。

四、心流體驗主導的知識型APP設(shè)計策略

從戰(zhàn)略層出發(fā)，在滿足應(yīng)用知識傳播等產(chǎn)品目標的基礎(chǔ)上，應(yīng)針對各目標人群的學習需求，根據(jù)知識接受和傳播的特點，制定明確的產(chǎn)品定位。戰(zhàn)略層到范圍層再到結(jié)構(gòu)層，則是將用戶的學習需求提煉成一系列知識型APP的核心內(nèi)容，并將這些知識內(nèi)容按優(yōu)先級有序地組織進一個清晰的信息架構(gòu)。

（一）清晰明確的、不斷發(fā)展的學習目標：用戶的學習需求和學習目標通過知識型APP的信息架構(gòu)和交互設(shè)計轉(zhuǎn)化為清晰明確的、可執(zhí)行的學習任務(wù)。清晰明確的、循序漸進的學習目標可以起到引導學習、激發(fā)興趣、維持狀態(tài)等作用。契合用戶心理模型的呈現(xiàn)模型，可以減少交互操作的理解成本，便于用戶全情投入到學習任務(wù)中。

1.清晰的信息架構(gòu)、契合用戶的心理模型：清晰的信息架構(gòu)、契合學習者心理模型的用戶界面便于用戶快速上手操作，減少用戶在界面操作上消耗的認知資源，聚焦實現(xiàn)學習目標。為了提升用戶的學習表現(xiàn)，知識型APP的信息架構(gòu)要符合科學的學習方法，把學習任務(wù)分解成一系列能力目標，從簡單的辨別技能到復(fù)雜的問題解決技能。[4]通過漸進呈現(xiàn)將用戶所需要學習的知識根據(jù)其信息量和復(fù)雜程度逐漸呈現(xiàn)，有效防止因信息超載帶來的認知負荷產(chǎn)生的挫敗感中斷心流體驗。

APP的交互邏輯與網(wǎng)頁的交互邏輯不同。在網(wǎng)頁操作時，用戶基本上可以快速地從此時所在的位置前往任何他想去的位置;而在APP操作時，其交互邏輯相對嚴格的遵循著樹狀的層級關(guān)系，所以用戶從一個較深的層級前往其他層級時，就需要進行多步操作。因此，知識型APP的交互邏輯架構(gòu)應(yīng)盡可能扁平化，以免用戶在操作上耗費太多時間精力還要承擔“迷失”的風險。

當一個知識型APP的交互系統(tǒng)概念模型因其內(nèi)容和功能需求，無法避免地變得相對復(fù)雜時，界面操作應(yīng)當作為一個優(yōu)先于內(nèi)容的學習目標，以免用戶在學習中對界面產(chǎn)生困惑和焦慮，從而把對內(nèi)容的注意力轉(zhuǎn)移到工具上來。界面操作的學習主要有兩種方式：一是通過動畫或者視頻完整的展示一個任務(wù)的操作流程，利用代替性經(jīng)驗培養(yǎng)用戶的自我效能。二是通過對一個模擬任務(wù)所需要進行的所有操作進行分步指導，完成任務(wù)后及時進行反饋與獎賞，提升用戶的成功體驗。

以tag Design工作室做的一款中國傳統(tǒng)民藝知識科普APP折扇為例，它以四條清晰的任務(wù)線為導向全方位介紹關(guān)于扇的知識。其中“工藝”任務(wù)線以游戲化的方式讓用戶親自全流程地制作出一把屬于自己的扇子，制作過程中的交互手勢也契合用戶的心理模型，如圖2。

2.連貫的任務(wù)流、直觀的視覺引流：復(fù)雜的長期目標由一系列連續(xù)的簡單短期目標組成，有序達成這些子目標所需要執(zhí)行的任務(wù)形成任務(wù)流。視覺目標的識別可分為有明確目標識別和無明確目標識別。對于無明確目標的新手用戶而言，為了減少其主動尋找目標、識別任務(wù)所消耗的注意力資源，知識型APP的界面設(shè)計要預(yù)設(shè)用戶可能會使用的目標，并通過視覺設(shè)計手段主動有序地吸引用戶的注意力，比如利用人們反射性注意的認知原理和優(yōu)先處理差異信息的注意機制，知識型APP可以通過動效和差異化視覺信息設(shè)計手法，例如使用CTA按鈕（Call to Action）等，引導用戶順利進行初次學習體驗;對于有明確目標的用戶而言，知識型APP的設(shè)計目標是將符合用戶習慣和外顯記憶的視覺元素以合適的方式展現(xiàn)給用戶，如通過圖形、色彩、對比、排版等視覺方式進行引流，使用戶在達成目標的過程中保持專注，為獲得持續(xù)性心流體驗奠定基礎(chǔ)。圖形可視化的目標濃縮大量信息，能更高效地將當前任務(wù)的進展以及當前任務(wù)所處于目標的階段等信息進行傳達，減輕了短期記憶的負擔且更容易被感知。

以Vito Technology開發(fā)的一款應(yīng)用增了強現(xiàn)實技術(shù)的登月歷史知識科普應(yīng)用，Moon Walk為例。登月路徑的目標以進度條和百分比的形式呈現(xiàn)，始終處于屏幕頂端，傳達給登月者體驗者當前所處階段。每完成一格進度所需要執(zhí)行的操作，通過顯眼的顏色、直觀的圖形隱喻和動效引導用戶發(fā)現(xiàn)目標、執(zhí)行學習任務(wù)，如圖3。在用戶完成每一個學習任務(wù)后給予即時和準確的反饋，是保證任務(wù)流連貫且持續(xù)的關(guān)鍵。

（二）準確、即時的學習反饋：清晰的信息架構(gòu)和明確可執(zhí)行的任務(wù)流為用戶指引學習方向，即時準確的、有價值的學習反饋為用戶提供學習動力。知識型APP中有助于引發(fā)心流的學習反饋主要分為過程反饋和結(jié)果反饋：過程反饋實時傳遞當前學習進度的信息，通常是非模態(tài)反饋;結(jié)果反饋給予學習結(jié)果評價和獎勵。兩者相輔相成讓用戶獲得潛在的控制感和源源不斷的積極情緒。

1.多感官的非模態(tài)反饋：學習反饋的形式時刻影響著用戶的注意力，為了讓用戶專注于學習任務(wù)，知識型APP應(yīng)采用多感官的非模態(tài)反饋形式。富視覺非模態(tài)反饋就是是一種重要的無模態(tài)反饋形式。用戶不需要分散注意力做特殊的交互手勢或者轉(zhuǎn)換模式，就能及時輕松地通過屏幕上豐富生動的視覺信息了解學習任務(wù)當前進程的狀態(tài)。聽覺反饋和觸覺反饋同樣也是非模態(tài)反饋，可以通過提示音和震動給用戶傳達信息。多感官反饋的疊加可使用戶“逐漸失去自我意識”，沉浸于學習活動中。

例如THIX團隊開發(fā)的一款面對17歲以上人群的、關(guān)于生命的知識型APP。生命LIFE是一款人體沙盒模擬器，在這個應(yīng)用中你可以進行藥物試驗或者外科手術(shù)，而這些操作的反饋都是通過直觀的非模態(tài)形式呈現(xiàn)出來，如呼吸頻率我們可以通過數(shù)據(jù)的情況、肺的圖形變化以及呼吸的聲音節(jié)奏來監(jiān)測，如圖4。其富視聽覺的反饋以直觀生動的形式，幫助用戶更好地實時監(jiān)測生理變化。

2.游戲化的獎勵機制：結(jié)果反饋在用戶完成階段性學習目標之后，通常以評級、評分等形式反映學習者對目標學習任務(wù)的完成情況。用戶的學習動力，分為內(nèi)源動力和外源動力。內(nèi)源動力主要來自用戶的興趣和認知需要，外源動力主要來自于監(jiān)督、競爭、獎勵等，它們在一定條件下可以相互轉(zhuǎn)換。所以，當用戶在學習過程中消耗過多的內(nèi)源動力時，知識型APP的結(jié)果反饋可以通過游戲化的獎勵機制，為其提供外源動力，提升其自我效能感，最終使其達到自發(fā)內(nèi)心的參與感。游戲化的獎勵機制的優(yōu)勢在于，無論表現(xiàn)情況如何，始終以各種豐富有趣的反饋形式作為情緒獎勵，激發(fā)用戶的能動感，讓用戶渴望再次嘗試。在學習挑戰(zhàn)難度不斷提升的過程中，失敗是不可避免的，而在失敗后提供積極的反饋和情緒鼓勵可以強化用戶對學習的掌控感，使其沉浸學習本身不再畏懼失敗。MoonAR探月通過增強現(xiàn)實技術(shù)，以探月工程四階段任務(wù)為索引，引導用戶層層通關(guān)了解星體知識，完成任務(wù)后獎勵解鎖更多有趣的星體探險，如圖5。

（三）動態(tài)平衡的學習任務(wù)：積極的反饋只能一定程度上彌補技能和挑戰(zhàn)失衡時所帶來的無聊感或焦慮感，動態(tài)平衡的學習任務(wù)也是知識型APP心流引發(fā)必不可少的條件因素。動態(tài)平衡的學習任務(wù)是指用戶的認知水平、學習能力等略高或略低于學習任務(wù)的難度。當然除了用戶和學習任務(wù)的平衡，用戶和學習工具的平衡也不能忽視。

1.構(gòu)建學習情境：J.S.Brown等人于1989年提出并界定“情境性學習”的概念，即知識本質(zhì)上是具有情境性的，要受到所使用的活動、情境和文化的影響[5]?，F(xiàn)代認知心理學將廣義的知識分為兩種類型：

（1）陳述性知識（Declarative Knowledge）：語義式，包括事實和規(guī)則的知識。（2）程序性知識（Procedural Knowledge）：關(guān)于如何執(zhí)行動作的知識，難以用文字表達清楚，因此也難以用語言來傳授。陳述性知識可以通過故事化的設(shè)計構(gòu)建學習情境，故事情節(jié)結(jié)合可視化手法呈現(xiàn)的知識便于用戶理解和記憶：程序性知識則可以營造知識具體的使用場景便于用戶實踐、反復(fù)練習并掌握。根據(jù)信息認知的平衡定律，一些面向中低齡人群學習任務(wù)難度不高的知識型APP，可以通過AR或VR技術(shù)為用戶實現(xiàn)了一些以往無法或不便身臨其境的情境化學習體驗，以達到信息認知的平衡。

以VirtuaIBedrooms為例，這是一款可以身臨其境體驗Vincent van Gogh畫作的應(yīng)用。它可以配合VR眼鏡，讓用戶身處虛擬的畫作場景，獲得更強的沉浸感。WWF Free Rivers是一款應(yīng)用了AR技術(shù)的河流知識普及APP，游戲化的任務(wù)模式與增強現(xiàn)實場景建立了學習內(nèi)容和學習場景的有效映射，給用戶情景化的學習體驗，便于知識的理解與運用，如圖6。

2.可調(diào)控難度的學習任務(wù)：由于各類知識型APP受眾的需求、年齡、認知水平、學習能力、人格特質(zhì)等存在諸多個體差異，其界面操作技能和挑戰(zhàn)難度感知也因人而異。知識型APP可通過前置的知識能力測評任務(wù)，幫助用戶選擇合適的學習目標?；?qū)ζ鋵W習過程數(shù)據(jù)進行實時分析并調(diào)節(jié)任務(wù)難度，以實現(xiàn)技能與挑戰(zhàn)的匹配。始終保留用戶的控制權(quán)，即用戶可依據(jù)其自身的情況調(diào)整任務(wù)。以多鄰國為例，這是一款在線語言學習APP。用戶在首次注冊后進入APP會進行一個基礎(chǔ)語言能力測試，根據(jù)測試結(jié)果給用戶推薦適合的學習內(nèi)容，當然后續(xù)用戶也可以參與跳級測試解鎖更高與語言關(guān)卡，如圖7。

（四）合理分配注意力：Novak等人將心流特征里“注意力集中”這一項歸為體驗因素，而不在條件因素里。實際上，知識型APP設(shè)計可以有效地控制“注意力”這一因素，使其達到集中的狀態(tài)。由于大腦處理信息的能力是有限的，所以知識型APP設(shè)計需要合理分配用戶之于界面的注意力，將更多的工作記憶資源留給知識信息的加工。

自下而上的注意力引導，主要是根據(jù)大腦信息處理有優(yōu)先順序這一規(guī)律，通過運動信息、聲音信息和差異化的圖像信息主動引起用戶的注意。這種主動吸引注意力的方式在入門使用階段起到了重要作用，可當用戶熟悉操作以后它就會變得和模態(tài)反饋一樣，容易打斷用戶當前的操作，不利于心流體驗的產(chǎn)生。且當這種刺激頻繁出現(xiàn)時，用戶可能會逐漸習慣、敏感度降低并弱化對其的注意，也可能因不斷被打斷而造成厭煩的情緒。所以，在知識型APP的注意力引導設(shè)計中，應(yīng)以自上而下的引導為主，自下而上的引導為輔。

自上而下的注意力引導，主要是利用內(nèi)隱記憶進行自動化加工，它幾乎不消耗用戶的注意力資源。這種無意識的操作也有其規(guī)律，在知識型APP設(shè)計中常見的就是古騰堡“Z”字型法則。吉騰堡法則是指，人們受書寫和閱讀訓練的影響，在觀看內(nèi)容同質(zhì)且平衡分布的信息時，視線追隨的一種模式。人們的視線會沿著左上逐步向右下移動，右上和左下區(qū)域如無特殊強調(diào)容易被忽視。在知識型APP界面布局設(shè)計時要遵循這一法則，將當前學習任務(wù)、學習進度等信息置于屏幕左上，將當前任務(wù)完成后需要進行的操作位于屏幕右下，便于用戶在學習前明確目標，學習后操作便捷地銜接到下一學習任務(wù)，有利于心流的引發(fā)。

結(jié)語

移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展.不僅帶來了知識獲取方式的變革，也帶來了知識學習效率的焦慮。將心流模型引入到知識型APP設(shè)計中，形成知識APP設(shè)計的模型和策略，為產(chǎn)品的設(shè)計提供了新的思路，幫助用戶更有效率的獲取知識，并提升知識認知過程中的體驗。.

基金項目：2018教育部人文社科青年基金項目《藝術(shù)聯(lián)覺”觀念與設(shè)計方法譜系》（課題號：18YJC760157）。

參考文獻

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