編輯導(dǎo)語：從用戶首次訪問界面時的難易程度、用戶需要多久才能完成該任務(wù)等因素，我們可以了解產(chǎn)品的易學(xué)習(xí)性究竟如何。具體應(yīng)該如何衡量？本篇文章里，作者就用戶界面的易學(xué)習(xí)性做了定義、量化意義等方面的總結(jié)，一起來看一下。

要衡量易學(xué)習(xí)性，請確定指標(biāo)，收集數(shù)據(jù)，并在曲線上繪制平均值。通過查看學(xué)習(xí)曲線的斜率和平穩(wěn)度來分析學(xué)習(xí)曲線。

一、什么是易學(xué)習(xí)性？

易學(xué)習(xí)性是可用性的五大屬性之一（其他四個是效率性、可記憶性、錯誤率和滿意度）。測試易學(xué)習(xí)性對于用戶經(jīng)常訪問的復(fù)雜應(yīng)用程序和系統(tǒng)特別有價值，即使對于客觀簡單的系統(tǒng)，知道用戶能夠以多快的速度適應(yīng)您的界面也很有價值。

易學(xué)習(xí)性包含兩個部分：

1. 用戶第一次訪問界面時完成任務(wù)的難易程度；
2. 用戶總共需要進(jìn)行多少次重復(fù)，才能高效完成該任務(wù)。

在易學(xué)習(xí)性研究中，我們希望生成一條學(xué)習(xí)曲線，以量化人類行為的變化。利用學(xué)習(xí)曲線中的數(shù)據(jù)，我們可以確定用戶掌握頁面所需的時間——當(dāng)我們的圖表數(shù)據(jù)達(dá)到一個平穩(wěn)狀態(tài)，這意味著用戶已盡可能多地學(xué)會了這個界面。

例如，假設(shè)我們正在重新設(shè)計一個企業(yè)文件備份應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序?qū)⒂蒊T管理員定期運(yùn)行。

我們假定用戶將足夠頻繁地使用該應(yīng)用程序，以促進(jìn)學(xué)習(xí)曲線增長。對于此類應(yīng)用程序，至關(guān)重要的是，用戶能夠盡快地完成其工作。

在這種情況下，易學(xué)習(xí)性研究將確定管理員學(xué)會有效運(yùn)行備份的速度。

我們招募了幾位代表性用戶，并邀請他們參與實驗。 然后，我們要求他們執(zhí)行備份并記錄他們第一次執(zhí)行備份需要多長時間。接下來，我們要求他們回到實驗室，并第二次執(zhí)行任務(wù)——再次記錄任務(wù)完成時間。

此過程重復(fù)多次。我們的研究結(jié)果將是一條學(xué)習(xí)曲線，該曲線繪制出在一定數(shù)量的試驗中的任務(wù)時間。

該學(xué)習(xí)曲線顯示了備份的假定完成時間與任務(wù)重復(fù)（或試驗）次數(shù)的關(guān)系。

可以看到，第一次試驗時間最長，之后的完成時間在縮短——到試驗4，完成時間趨于平穩(wěn)，達(dá)到飽和穩(wěn)定。盡管具體情況（例如需要達(dá)到多少重復(fù)次數(shù)）會因情況而異，但是該學(xué)習(xí)曲線可以代表所有人類學(xué)習(xí)。

二、易學(xué)習(xí)性與效率

易學(xué)習(xí)性分為3個不同方面，每個方面對不同類型的用戶都很重要。

1. 初次使用的易學(xué)性

初次嘗試使用這個設(shè)計有多容易？ 對于那些只執(zhí)行一次任務(wù)的用戶，這方面的易學(xué)習(xí)性是他們感興趣的。 這些用戶不會產(chǎn)生學(xué)習(xí)曲線，因此他們不在乎它的外觀。

2. 學(xué)習(xí)曲線的斜率

重復(fù)使用這個設(shè)計，人們能在多快的時間內(nèi)變得更熟練？ 對于那些會多次使用設(shè)計的用戶，這一易學(xué)習(xí)性方面尤其重要，盡管他們并不會過多地使用它。

如果人們感到自己在進(jìn)步，并且在使用您的系統(tǒng)方面越來越好，那么他們就會有動力堅持下去。

（相反，如果人們覺得，無論他們?nèi)绾闻Γ闆r都幾乎沒有好轉(zhuǎn)，他們都會開始尋找更好的解決方案。）

3. 最終穩(wěn)定狀態(tài)的效率性

一旦完全了解如何使用該界面，用戶可以達(dá)到多高的生產(chǎn)率？ 對于經(jīng)常和長期需要使用該系統(tǒng)的人來說，這一方面尤其重要——例如，當(dāng)它是執(zhí)行重要日常任務(wù)的主要工具時。

當(dāng)然，理想情況下，您的系統(tǒng)應(yīng)該在以上三個方面都表現(xiàn)良好。但是，在現(xiàn)實世界中，經(jīng)常需要進(jìn)行設(shè)計權(quán)衡，并且您應(yīng)該調(diào)整學(xué)習(xí)曲線，以便主要迎合那些具有最高商業(yè)價值的用戶。

這些維度的相對重要性還取決于用戶生命周期的各個階段。新用戶希望能夠快速學(xué)習(xí)系統(tǒng)并盡快達(dá)到最佳（平穩(wěn)）性能點，但是專家用戶希望平穩(wěn)狀態(tài)盡可能低（即，最佳任務(wù)時間盡可能短）。

有時，這些不同的易學(xué)習(xí)屬性可能會將設(shè)計拉向不同的方向。例如，易學(xué)的系統(tǒng)并不總是有效率的。 回到我們的示例，假設(shè)備份是通過逐步的向?qū)Чぷ髁鞒虉?zhí)行的，其中包含很多說明和解釋。

該系統(tǒng)可能是高度易學(xué)的：即便是首次執(zhí)行任務(wù)，用戶也可能能夠盡快完成任務(wù)。但是曲線幾乎是平坦的：第二次他們將無法更快地執(zhí)行它，因為他們將需要經(jīng)過相同的屏幕并回答相同的問題。

隨著用戶對界面的熟悉，這種設(shè)計將感覺像是在手工操作，并且會讓重復(fù)使用效率低下。 （因此，我們建議為專家用戶執(zhí)行加速器或快捷方式。）設(shè)計人員必須謹(jǐn)慎地兼顧易學(xué)性與效率。

該學(xué)習(xí)曲線展示了具有向?qū)Я鞯膫浞輵?yīng)用程序的假定完成時間，與任務(wù)重復(fù)次數(shù)的關(guān)系。

請注意，盡管試驗次數(shù)有所增加，但任務(wù)時間保持穩(wěn)定在16分鐘左右。該系統(tǒng)是可學(xué)習(xí)的，但效率不高。

三、為什么要衡量易學(xué)習(xí)性？

高易學(xué)習(xí)性有助于提高可用性。 這樣可以快速啟動系統(tǒng)，從而降低培訓(xùn)成本。另外，良好的易學(xué)習(xí)性能帶來很高的滿意度，因為用戶會對自己的能力充滿信心。

如果您的系統(tǒng)和相應(yīng)的任務(wù)很復(fù)雜，并且用戶經(jīng)常訪問這些任務(wù)，那么您的產(chǎn)品可能是學(xué)習(xí)性研究的一個好案例。

易學(xué)習(xí)性研究既耗時又耗費(fèi)預(yù)算，因此請不要隨意將它們介紹給利益相關(guān)者。

衡量用戶不經(jīng)?；蛞淮瓮瓿傻娜蝿?wù)的易學(xué)性（例如，注冊服務(wù)或繳納年度稅）是沒有意義的，因為每次用戶遇到任務(wù)時，他們的行為很可能就像新用戶一樣。在這種情況下，標(biāo)準(zhǔn)的可用性測試比易學(xué)習(xí)性研究更適合，且更具成本效益。

四、易學(xué)習(xí)性研究

在易學(xué)習(xí)性研究中，我們專注于收集指標(biāo)，這就是為什么我們轉(zhuǎn)向定量研究方法的原因。這類研究需要重點關(guān)注任務(wù)和受控實驗，因此量化可用性測試最適合研究系統(tǒng)易學(xué)習(xí)性。

1. 參與者

在進(jìn)行此類研究時，我們試圖確定人們學(xué)習(xí)界面的難易程度。因此，重點是要找到經(jīng)驗少或零經(jīng)驗的參與者來參與測試。

關(guān)于測試易學(xué)習(xí)性的一個需要考慮因素的是，用戶是否具有類似系統(tǒng)的過往經(jīng)驗。過往經(jīng)驗可能會幫助用戶或減慢他們的速度。但是，這些數(shù)據(jù)仍然很有價值，尤其是在啟動以從現(xiàn)有產(chǎn)品中竊取客戶為目的的新產(chǎn)品時。應(yīng)當(dāng)適當(dāng)?shù)卣心紱]有相似系統(tǒng)經(jīng)驗的參與者和具有相似系統(tǒng)經(jīng)驗的參與者，并計劃比較兩組中的相應(yīng)數(shù)據(jù)。

對于任何定量研究，我們建議您招募相對多的參與者（通常至少30-40）。確切的數(shù)量將取決于您任務(wù)的復(fù)雜性，其中高度復(fù)雜的任務(wù)需要更多的參與者來解決固有的更高數(shù)據(jù)可變性，而更簡單的任務(wù)則需要更少的參與者。

2. 步驟1：確定指標(biāo)

任務(wù)完成時間是易學(xué)習(xí)性研究中最常收集的指標(biāo)。原因是學(xué)習(xí)的冪定律，即，完成任務(wù)所需的時間將隨著任務(wù)重復(fù)次數(shù)的增多而減少。本文的其余部分將假定您正在收集工作時間作為主要指標(biāo)。

根據(jù)您的系統(tǒng)，可能與完成任務(wù)的時間不相關(guān)，因此您需要一個不同的指標(biāo)。在這種情況下，請考慮收集用戶在執(zhí)行給定任務(wù)時出錯的次數(shù)。

3. 步驟2：確定試驗次數(shù)

下一步是確定收集這些指標(biāo)的頻率——每個數(shù)據(jù)收集實例都稱為試驗。

請記住，我們正在嘗試?yán)L制隨時間變化的指標(biāo)，因此我們需要讓相同的參與者多次完成相同的任務(wù)。 我們建議您重復(fù)試驗直到達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)。 曲線變平表示我們的參與者已盡可能了解該系統(tǒng)（特定于此任務(wù)）。

在考慮試驗時，您可能會問兩個問題：我應(yīng)該進(jìn)行多少次試驗？?兩次試驗應(yīng)相隔多久時間？ 這兩個問題的答案取決于您的實際情況。

要預(yù)測用戶達(dá)到飽和學(xué)習(xí)點所需的試驗次數(shù)，請考慮系統(tǒng)的復(fù)雜性。 首先，請考慮進(jìn)行5-10次試驗，但如果仍有疑問，請安排更多的試驗，這有兩個原因：（1）您要確保已達(dá)到穩(wěn)定的性能;（2） 一旦達(dá)到了穩(wěn)定的性能點，取消可用性會話通常比安排更多時間更容易。

如果您想知道兩次試驗之間需要相隔多長時間，請考慮您希望客戶多久使用一次產(chǎn)品，并盡可能地匹配該間隔。 對于用戶每天或每周執(zhí)行幾次的任務(wù)，您可以連續(xù)幾天進(jìn)行試用。 但是對于每月執(zhí)行一次的任務(wù)，您可能需要在兩次試用之間留出4周的時間。

4. 步驟3：收集并繪制數(shù)據(jù)

請記住，每個試驗都招募相同的參與者，并讓他們在每個試驗中完成相同的任務(wù)。 （這與通常的情況不同，在正常情況下，您希望不同的測試用戶研究設(shè)計的不同迭代。）

您可能需要運(yùn)行易學(xué)習(xí)性研究并測試多個任務(wù)。 在這種情況下，請確保隨機(jī)分配任務(wù)，以免影響結(jié)果。在研究中，用戶將他們從一項任務(wù)中學(xué)到的知識應(yīng)用到將來的任務(wù)中； 任務(wù)隨機(jī)化有助于減輕這種影響。

對于每個任務(wù)，計算每個試驗的度量平均值，并將其繪制在帶有標(biāo)記軸的線圖中。 通過繪制每個試驗的數(shù)據(jù)，您將獲得該任務(wù)的學(xué)習(xí)曲線。

5. 步驟4：分析曲線

與任何定量研究一樣，您需要分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計意義。

換句話說，您必須要考查試驗結(jié)果是否確實有意義——即，您在學(xué)習(xí)曲線中看到的下降是真實的，還是僅僅是數(shù)據(jù)噪音的結(jié)果。通常，所涉及的統(tǒng)計方法將非常簡單——一種以試驗為因子的單向重復(fù)測量方差分析。

完成分析后（大致地檢測試驗結(jié)果是有效的），請考慮一下大局：學(xué)習(xí)曲線的斜率是多少？ 難以學(xué)習(xí)的界面在曲線上的下降相對較小，需要進(jìn)行多次嘗試才能達(dá)到飽和點。相對的，高度可學(xué)習(xí)的系統(tǒng)具有陡峭的曲線，并迅速下降并在重復(fù)幾次之后達(dá)到飽和點。

例如，在我們原始的文件備份示例中，用戶進(jìn)行了4次試用才能達(dá)到飽和狀態(tài)并變得高效。這似乎可以接受。否則，如果他們花了30次嘗試才能達(dá)到同一飽和點，則易學(xué)性可能太低。

此外，請考慮最終效率：用戶學(xué)會了如何執(zhí)行任務(wù)后，將花費(fèi)10分鐘的時間，這是否可以接受？

答案可能取決于競爭對手產(chǎn)品的花費(fèi)時間。 如果競爭分析不可行，您還可以將調(diào)查結(jié)果與成本和投資回報率進(jìn)行比較。

如果管理員每天花費(fèi)10分鐘，以最佳方式完成備份任務(wù)，并執(zhí)行一年，則總計3650分鐘或大約60小時。每小時花費(fèi)100美元，這意味著該公司將花費(fèi)6000美元來完成備份。

這個數(shù)值是否可以接受或可能需要降低（通過改進(jìn)設(shè)計），將取決于每種產(chǎn)品的具體情況。

五、結(jié)論

產(chǎn)品的易學(xué)性告訴我們，用戶使用該產(chǎn)品多久能達(dá)到最佳行為。 衡量相對頻繁使用的UI的易學(xué)習(xí)性很重要。易學(xué)習(xí)性研究涉及對完成相同任務(wù)的相同參與者的重復(fù)測量。易學(xué)習(xí)性研究的結(jié)果是一條學(xué)習(xí)曲線，它將揭示需要重復(fù)多少次才能使用戶有效地完成任務(wù)。

即使您沒有進(jìn)行完整的易學(xué)習(xí)性研究項目來繪制完整的學(xué)習(xí)曲線，思考這些概念也將幫助您做出權(quán)衡決策，以最重要的客戶為定位來設(shè)計產(chǎn)品。

參考文獻(xiàn)

Tom Tullis, Bill Albert (2013)?Measuring the User Experience: Collecting, Analyzing, and Presenting Usability Metrics. Morgan Kaufmann.

Allen Newell, Paul Rosenbloom (1980).?Mechanisms of skill acquisition and the law of practice.?Technical Report. School of Computer Science, Carnegie Mellon University.

原文鏈接：https://www.nngroup.com/articles/measure-learnability/

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