金沙6165总站线路检测, 博士.D. (2011)

支持或需要人机交互的系统通常更容易学习, 使用, 并记住他们的组织何时与用户的知识和经验一致（诺曼）, 1983; 罗斯克霍夫斯特兰德 & 帕普, 1986). 因此, 为了让界面设计师真正为用户设计, 他们必须首先有一种方法来导出用户对感兴趣领域的了解的表示. 当前的研究评估了三种引出通用航空飞行员如何看待天气信息的知识结构的技术. 选择天气是因为它对不同经验水平的飞行员有不同的影响. 两种启发技术（关系判断和卡片分类）要求飞行员明确考虑 15 个与天气相关的信息概念之间的关系. 第三种技巧, Prime 识别任务, 使用响应时间和启动来隐式反映语义记忆中概念之间关系的强度. 根据飞行员表现评估技术, 金沙6165总站线路检测有效性, 以及就业所需的资源. 有效性的评估依据是每种技术在多大程度上识别出不同经验水平的飞行员在组织天气信息方面的差异. 多维缩放用于将每种技术收集的邻近数据转换为表示概念之间关系的金沙6165总站线路检测.

结果表明，卡片分类是最能持续利用受经验影响的知识结构的技术. 只有基于卡片分类数据的金沙6165总站线路检测才能用于区分不同经验水平的飞行员并准确地将有经验的飞行员分类为“有经验”. 另外, 就准备时间而言，卡片分类是最高效、最有效的技术, 任务时间, 灵活性, 和表面有效性. 卡片分类提供了深思熟虑的机会, 修订, 视觉反馈使飞行员能够进行更深层次的处理，其中经验可能发挥更重要的作用. 关系判断和素数识别任务特征 (e.g., 时间压力, 独立判断）可能会促使飞行员依赖更浅层或基于文本的处理级别（i.e., 一般语义）受经验影响较小. 讨论了对菜单结构设计和评估的影响.