基于智能場景概念的學(xué)習(xí)方式及設(shè)計研究

王震亞，張義文

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基于智能場景概念的學(xué)習(xí)方式及設(shè)計研究

王震亞，張義文

(山東大學(xué)機械工程學(xué)院，山東 濟南 250061)

從場景的概念入手，在學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)探索智能時代下的產(chǎn)品設(shè)計方法，研究智能應(yīng)用場景中用戶、產(chǎn)品、環(huán)境等各要素之間的關(guān)系，提出智能學(xué)習(xí)場景下的產(chǎn)品設(shè)計路徑，以滿足智能時代下的用戶需求?；趫鼍暗母拍?，結(jié)合智能產(chǎn)品的特征建立智能應(yīng)用場景模型，分析得到智能系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)。結(jié)合學(xué)習(xí)方式的轉(zhuǎn)變，構(gòu)建智能學(xué)習(xí)場景模型，提出智能學(xué)習(xí)場景下的學(xué)習(xí)類產(chǎn)品設(shè)計的概念。

智能場景；學(xué)習(xí)類產(chǎn)品；交互設(shè)計；用戶體驗

近年來智能產(chǎn)品如雨后春筍般在多個領(lǐng)域蓬勃發(fā)展，這得益于以計算機技術(shù)、傳感器、大數(shù)據(jù)等為代表的基礎(chǔ)技術(shù)，以及以機器學(xué)習(xí)、模式識別、機器人技術(shù)等為代表的人工智能技術(shù)的進步。學(xué)習(xí)場景的構(gòu)建是實現(xiàn)學(xué)習(xí)方式變革的基礎(chǔ)。目前國內(nèi)對于學(xué)習(xí)場景的研究主要集中于教育學(xué)領(lǐng)域，且多著眼于學(xué)習(xí)環(huán)境的構(gòu)建及技術(shù)研究。祝智庭[1]提出了智能學(xué)習(xí)環(huán)境的幾種范型，并分析了其對個性學(xué)習(xí)、協(xié)作學(xué)習(xí)、群智學(xué)習(xí)和泛在學(xué)習(xí)等的承載性。黃榮懷等[2]在歸納學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)成要素理論的基礎(chǔ)上，提出了TRACE3智慧學(xué)習(xí)環(huán)境動能模型。并將其應(yīng)用于智能學(xué)習(xí)場景中的各種數(shù)字化或智能技術(shù)，且分為記錄學(xué)習(xí)過程、識別學(xué)習(xí)情景、感知學(xué)習(xí)物理環(huán)境和聯(lián)接學(xué)習(xí)社群4個方面。在國外，MERCIER等[3]研究了多點觸控式協(xié)作交互設(shè)備對于青少年數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的影響，通過與使用紙片學(xué)習(xí)的對照組進行比較，發(fā)現(xiàn)多點觸控設(shè)備有利于提升學(xué)生的協(xié)作學(xué)習(xí)投入度。SHIN等[4]對于智能手機作為泛在學(xué)習(xí)的終端設(shè)備進行了研究，指出了在開發(fā)適合于泛在學(xué)習(xí)的有效設(shè)備中，需要對用戶的學(xué)習(xí)行為進行研究，以提升設(shè)備的可用性，并注重與傳統(tǒng)的教育方式相結(jié)合。

國內(nèi)對于智能場景下的交互設(shè)計仍處于起步階段，一些理論成果大多出自網(wǎng)絡(luò)、自媒體等媒介，形成系統(tǒng)研究的成果較少。

1 智能產(chǎn)品與智能應(yīng)用場景模型

“智能”原本是形容人類等生命體所具有的智力和能力，現(xiàn)在冠于產(chǎn)品概念之前，意在表明智能技術(shù)給產(chǎn)品帶來了一定的生命體的特征[5]。與傳統(tǒng)產(chǎn)品相比，智能產(chǎn)品具有以下特征：

(1) 感知性。具有感官的生命體可以感知外界的刺激，并作出相應(yīng)反應(yīng)。得益于傳感器技術(shù)的發(fā)展，智能產(chǎn)品也可以對外界環(huán)境進行一定程度的感知。擁有感知性是進一步處理和做出反饋的前提，是產(chǎn)品走向智能化的第一步。

(2) 互聯(lián)性。智能產(chǎn)品接入互聯(lián)網(wǎng)后形成“云+端”的生態(tài)架構(gòu)，可獲得大數(shù)據(jù)帶來的開放與成長優(yōu)勢。智能產(chǎn)品所擁有的互聯(lián)能力就如生命體的神經(jīng)系統(tǒng)，以信息流將一系列智能產(chǎn)品有機地連在一起，成為具有協(xié)作能力的智能生態(tài)。

(3) 智能化。智能產(chǎn)品擁有的最核心特征便是智能化，其所具有的人工智能可以接受、理解外界的刺激或人類指令，并具有一定的推理、判斷和處理信息的能力。有了“大腦”之后，智能產(chǎn)品便可以完成“識別-控制-反饋”的通路，與傳統(tǒng)產(chǎn)品深刻地區(qū)別開來。

(4) 情感化。當(dāng)智能產(chǎn)品開始具有類似生命體的特征后，情感化就成了智能產(chǎn)品的一項重要特征。用戶在使用智能產(chǎn)品的過程中，會感覺不僅僅是操作產(chǎn)品，而是更傾向于接受智能產(chǎn)品的服務(wù)，甚至于和智能產(chǎn)品共同生活與成長。如果智能產(chǎn)品的情感化特征不能被很好地引導(dǎo)，給用戶帶來的不適感將比傳統(tǒng)產(chǎn)品更為明顯。

近幾年，眾多具有智能化特征的產(chǎn)品已經(jīng)迅速進入人們的生活。然而僅僅具有特定功能的智能硬件產(chǎn)品，就像一個個的信息孤島，與真正的智能還有很遠(yuǎn)的距離。真正的智能應(yīng)當(dāng)以系統(tǒng)化地解決生活中的問題為目標(biāo)，即每一個具有特定功能的智能硬件產(chǎn)品，應(yīng)當(dāng)是實現(xiàn)智能應(yīng)用場景的一個環(huán)節(jié)。因此，需引入場景的概念，從傳統(tǒng)產(chǎn)品場景分析出發(fā)，構(gòu)建智能應(yīng)用場景的模型。

場景(scenario)的概念來源于戲劇領(lǐng)域，指在特定的空間、時間內(nèi)發(fā)生的一定的任務(wù)行動或畫面[6]。用戶在使用產(chǎn)品來實現(xiàn)自己目標(biāo)的過程中，無時不處在一定的場景之中。一個產(chǎn)品使用的場景是用戶、產(chǎn)品、任務(wù)以及環(huán)境等要素的綜合，對產(chǎn)品場景進行分析即是考慮在具體什么樣的環(huán)境(包括時間、地點與情境)中，用戶想要達(dá)到什么樣的目標(biāo)，以及如何通過使用產(chǎn)品達(dá)成這一目標(biāo)[7-8]。在設(shè)計領(lǐng)域中對場景進行研究，是為了改變過去以物為設(shè)計對象的傳統(tǒng)，轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注人的行為，通過設(shè)計描述具有一定需求的用戶如何使用產(chǎn)品完成其任務(wù)。

在傳統(tǒng)產(chǎn)品場景中，用戶對產(chǎn)品處于支配地位，用戶和產(chǎn)品之間是一種對立的關(guān)系。用戶在特定的場景中具有特定的物質(zhì)及精神需求，以此為驅(qū)動力，用戶將產(chǎn)生對于任務(wù)的目標(biāo)。在智能時代，用戶與產(chǎn)品的關(guān)系發(fā)生了巨大的轉(zhuǎn)變。隨著信息及通訊等技術(shù)的發(fā)展，信息與社群也成為了應(yīng)用場景中至關(guān)重要的因素，并和產(chǎn)品一起服務(wù)于用戶的需求，甚至于反作用于用戶需求，在與用戶的交互中催生出新的用戶需求[9]。圖1為建立智能應(yīng)用場景的模型。

圖1 智能應(yīng)用場景模型

在智能應(yīng)用場景(smart scenario)中，用戶與產(chǎn)品以及信息、社群呈融合態(tài)勢，形成基于用戶目標(biāo)的共同體。在這一共同體中，用戶的中心地位更加明顯，而產(chǎn)品、信息及社群等要素則以包圍的形式隨時響應(yīng)用戶的需求，甚至基于智能技術(shù)主動挖掘用戶需求。而任務(wù)則依舊是連接場景中各要素的紐帶，是研究場景中各要素之間關(guān)系的重要環(huán)節(jié)。

2 學(xué)習(xí)方式與智能學(xué)習(xí)場景分析

從信息時代到智能時代學(xué)習(xí)方式的變革和趨勢，主要有以下幾個方面：

(1) 泛在學(xué)習(xí)。數(shù)字資源更加輕量，移動學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展，學(xué)習(xí)已經(jīng)在很大程度上突破了時間與空間的限制。如今學(xué)習(xí)不再局限在校園與教室之內(nèi)，學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)服務(wù)及學(xué)習(xí)伙伴無處不在。

(2) 個性化學(xué)習(xí)。多種便利的信息傳播渠道使得學(xué)習(xí)資源的獲取更加便利，同時也廣泛激發(fā)了更多樣、更個性化的學(xué)習(xí)需求。傳統(tǒng)學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)資源一般是在相對固定的框架內(nèi)編撰；大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展后，通過對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程進行記錄，基于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析與評價，使針對每一個學(xué)習(xí)者定制學(xué)習(xí)內(nèi)容成為可能。學(xué)習(xí)者可以按需定制學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)服務(wù)、學(xué)習(xí)工具甚至學(xué)習(xí)伙伴等。

(3) 沉浸式學(xué)習(xí)。智能技術(shù)為學(xué)習(xí)資源的展呈提供了更多的可能。相對于以前文字信息所承載的學(xué)習(xí)資源，現(xiàn)在的學(xué)習(xí)資源以視覺、聽覺、觸覺等多通道形式呈現(xiàn)，而虛擬現(xiàn)實等方式更符合人類的認(rèn)知特點。從抽象的文本信息中構(gòu)建知識場景對于大多數(shù)學(xué)習(xí)者來說都是極大的考驗，但若置身于合適的學(xué)習(xí)情境中，學(xué)習(xí)者可以充分調(diào)動思維和感官，在自然的行為下吸收知識。

(4) 互動型學(xué)習(xí)。隨著通訊成本的降低以及學(xué)習(xí)中互動性的提高，學(xué)習(xí)中的協(xié)作也將越來越頻繁，且越來越自然。學(xué)習(xí)者將有更多地互動交流方式和反饋與選擇機制，創(chuàng)造學(xué)習(xí)資源也不再是專家學(xué)者的專利，教與學(xué)的系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€良性循環(huán)的開放系統(tǒng)。

學(xué)習(xí)方式的發(fā)展越來越強調(diào)系統(tǒng)化與場景化，對于智能時代下的學(xué)習(xí)類產(chǎn)品，則需要從學(xué)習(xí)場景的視角進行研究，以系統(tǒng)化的思維構(gòu)建智能學(xué)習(xí)場景，在此基礎(chǔ)上研究學(xué)習(xí)類產(chǎn)品的設(shè)計。

一個典型的智能學(xué)習(xí)場景(圖2)應(yīng)當(dāng)以學(xué)習(xí)者為中心，通過學(xué)習(xí)方式與其他場景要素發(fā)生關(guān)聯(lián)。而在智能場景中的其他要素，歸納起來包括學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)社群及智能產(chǎn)品等。學(xué)習(xí)資源為學(xué)習(xí)場景提供內(nèi)容支持，學(xué)習(xí)社群是產(chǎn)生互動與協(xié)作必不可少的一部分，而智能產(chǎn)品則為整個學(xué)習(xí)場景的智能化提供了物質(zhì)條件。學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)社群及智能學(xué)習(xí)類產(chǎn)品之間相互聯(lián)系并相互作用，彼此促進下共同進化，最終作用于學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為。

圖2 智能學(xué)習(xí)場景模型

為了構(gòu)建系統(tǒng)化的智能學(xué)習(xí)場景，所用智能產(chǎn)品也應(yīng)具備系統(tǒng)化結(jié)構(gòu)，形成服務(wù)于學(xué)習(xí)者的智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)。一個典型的智能系統(tǒng)具有入口級智能硬件、智能平臺、拓展性設(shè)備與服務(wù)和環(huán)境載體4層結(jié)構(gòu)，但是在具體的學(xué)習(xí)場景中，為了服務(wù)于智慧學(xué)習(xí)這一目的，其中的智能產(chǎn)品也有著特定的技術(shù)特征，總結(jié)如下：

(1) 學(xué)習(xí)過程記錄。智能學(xué)習(xí)場景能記錄學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)結(jié)果等，以此為基礎(chǔ)建立學(xué)習(xí)者模型，并隨參與的深入不斷完善；同時也為全面、準(zhǔn)確地評價學(xué)習(xí)效果提供了重要依據(jù)。

(2) 學(xué)習(xí)情境識別。智能學(xué)習(xí)場景對于學(xué)習(xí)情境中的其他要素具有識別能力，可以根據(jù)學(xué)習(xí)者模型結(jié)合學(xué)習(xí)情境(包括學(xué)習(xí)地點、時間、活動等)提供相匹配的學(xué)習(xí)資源，以促進有效學(xué)習(xí)的發(fā)生。

(3) 學(xué)習(xí)資源展呈。智能學(xué)習(xí)場景能夠?qū)W(xué)習(xí)資源以易于學(xué)習(xí)者接受與理解的形式展呈，并且使學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中更加投入。這是學(xué)習(xí)者與智能學(xué)習(xí)場景產(chǎn)生直接交互的重要環(huán)節(jié)。

(4) 學(xué)習(xí)環(huán)境感知。適宜學(xué)習(xí)的物理環(huán)境對于學(xué)習(xí)者有促進作用，智能學(xué)習(xí)場景能感知并控制光線、聲音、氣溫等環(huán)境因素，以提高學(xué)習(xí)者的舒適度。

(5) 學(xué)習(xí)社群聯(lián)接。學(xué)習(xí)社群是協(xié)作學(xué)習(xí)的關(guān)鍵要素，智能學(xué)習(xí)場景能為學(xué)習(xí)社群的交流溝通提供支持，甚至基于學(xué)習(xí)者模型與學(xué)習(xí)情境建立適配的學(xué)習(xí)社群。

依據(jù)上述分析建立了智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)的功能模型(圖3)，以此闡釋智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)的層級結(jié)構(gòu)、功能要素以及其中智能學(xué)習(xí)類產(chǎn)品的技術(shù)特征。

圖3 智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型

3 智能學(xué)習(xí)場景中的體驗與設(shè)計要素

智能學(xué)習(xí)場景建立的最終目的是為了服務(wù)于學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，場景中學(xué)習(xí)者的體驗及設(shè)計要素是產(chǎn)品設(shè)計需要考慮的重要內(nèi)容。

3.1 體驗要素

(1) 交互方式。在智能學(xué)習(xí)場景中，交互界面與交互行為是普遍存在的。其交互往往以嵌入的方式存在于智能產(chǎn)品甚至日常物品中，用戶與環(huán)境變成了包圍甚至融入的關(guān)系[10]。新的交互技術(shù)，如語音交互、手勢交互、眼動交互等，為無縫地融合交互行為與物理和數(shù)字世界提供了支持。

(2) 認(rèn)知需求。智能學(xué)習(xí)場景不應(yīng)給用戶帶來額外的復(fù)雜感。相反，其應(yīng)當(dāng)更加符合學(xué)習(xí)者自然的認(rèn)知與行為習(xí)慣。從外在形態(tài)上看，智能技術(shù)逐漸隱沒于日常的學(xué)習(xí)場景。相較于當(dāng)前常見的移動觸屏設(shè)備，智能學(xué)習(xí)場景中的交互界面變?yōu)榱穗[含模式，只有在需要產(chǎn)生交互時才會引起學(xué)習(xí)者注意。

(3) 情緒因素。在學(xué)習(xí)過程中，學(xué)習(xí)者的情緒會隨著學(xué)習(xí)中的成就或挫折而變化，產(chǎn)生或積極或消極的情緒反應(yīng)。智能學(xué)習(xí)場景通過感知學(xué)習(xí)者的情緒變化，可以對一些情境因素和反饋進行調(diào)整，以引導(dǎo)積極情緒，減弱消極情緒，從而提升學(xué)習(xí)效果。

3.2 設(shè)計要素

研究智能場景下的智能學(xué)習(xí)類產(chǎn)品設(shè)計，是為了改善產(chǎn)品對于學(xué)習(xí)者、學(xué)習(xí)方式以及學(xué)習(xí)場景的適應(yīng)性，以提升產(chǎn)品帶來的場景化學(xué)習(xí)體驗。對智能學(xué)習(xí)場景下的智能學(xué)習(xí)類產(chǎn)品的設(shè)計要素分析如下：

(1) 與學(xué)習(xí)情境相融合。這里對情境的適應(yīng)首先是指產(chǎn)品與學(xué)習(xí)情境相融合，在產(chǎn)品形態(tài)和風(fēng)格上與學(xué)習(xí)環(huán)境相匹配；更深層意義是對學(xué)習(xí)情境的營造，在人-機-環(huán)境系統(tǒng)中逐漸抹去界限，使用戶沉浸于產(chǎn)品營造的學(xué)習(xí)情境中。

(2) 與行為方式相適應(yīng)。在學(xué)習(xí)不同的內(nèi)容時，可能有著不同的學(xué)習(xí)方式，在實際學(xué)習(xí)中就會有不同的行為模式，對應(yīng)著特定的產(chǎn)品交互方式。同時，學(xué)習(xí)是需要注意力高度集中的過程，交互方式的簡化與自然化有助于將更多的注意力分配于學(xué)習(xí)本身。

(3) 具有功能拓展性?，F(xiàn)在學(xué)習(xí)類產(chǎn)品大多向著綜合化方向發(fā)展，以集成多樣的功能與資源。在智能學(xué)習(xí)場景下，一系列的智能學(xué)習(xí)類產(chǎn)品均以系統(tǒng)化的形式出現(xiàn)，產(chǎn)品之間具有良好的互聯(lián)關(guān)系，功能與體驗將隨著技術(shù)發(fā)展而進化。因此產(chǎn)品設(shè)計中應(yīng)具有良好的功能拓展性，以便于接入更新的技術(shù)與資源。

(4) 滿足情感化需求。學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)者的情感對于學(xué)習(xí)效果有很大的影響，良好的情感體驗可以保證其以良好的狀態(tài)完成學(xué)習(xí)任務(wù)。在智能學(xué)習(xí)場景下，用戶的情感需求會隨著任務(wù)的進行和場景的變動而發(fā)生變化。因此需要基于場景分析，動態(tài)地滿足用戶情感化的需求。

4 實例研究

學(xué)習(xí)場景十分多樣，在探索設(shè)計階段需要從典型的學(xué)習(xí)場景出發(fā)，才能有目的性和有針對性地開展用戶研究及設(shè)計實踐，設(shè)計出更貼合目標(biāo)用戶的產(chǎn)品。

本文以青少年英語學(xué)習(xí)場景為例，通過對真實學(xué)習(xí)情境下的參與式觀察，整理并歸納出典型英語學(xué)習(xí)場景，包括單詞學(xué)習(xí)場景、課文與口語學(xué)習(xí)場景、作業(yè)輔導(dǎo)場景等。從典型場景的視角分析學(xué)習(xí)者的需求，以規(guī)劃場景交互的流程。以單詞學(xué)習(xí)場景為例，用戶喚醒系統(tǒng)發(fā)出相應(yīng)的聽寫指令，系統(tǒng)即可播放相應(yīng)語料，用戶完成聽寫后可通過攝像頭提交，快速得到智能批改的結(jié)果。

以上述分析為基礎(chǔ)，構(gòu)建了融合語音、手勢、圖像等多種交互方式的智能英語學(xué)習(xí)場景，總結(jié)出典型的場景交互任務(wù)，以對任務(wù)中用戶與產(chǎn)品的行為進行設(shè)計。

(1) 喚醒任務(wù)。進入場景后第一步均為語音喚醒系統(tǒng)，如圖4所示，平時系統(tǒng)處于休眠狀態(tài)，傳感器保持對外界聲波的感應(yīng)。接收到用戶的喚醒詞信息后，系統(tǒng)將等待用戶進一步的指令，符號表情也顯示系統(tǒng)處于聆聽狀態(tài)。

圖4 喚醒任務(wù)

(2) 人機對話任務(wù)。這是智能學(xué)習(xí)場景中的高頻任務(wù)，在用戶發(fā)出指令、人機對話練習(xí)、跟讀模式等場景下都會產(chǎn)生人機對話的任務(wù)，產(chǎn)品聆聽用戶發(fā)出的語音信息后，做出智能語音反饋，并可伴有情感表達(dá)(圖5)。在對用戶進行口語發(fā)音評價后，同樣可以用情感化的表情反饋評價結(jié)果。

圖5 人機對話任務(wù)

(3) 手勢控制任務(wù)。是在語音交互或資源展呈等任務(wù)進行中，進行輔助控制的交互任務(wù)[11]。如圖6所示，當(dāng)系統(tǒng)顯示用戶的口語發(fā)音評價結(jié)果不理想時，用戶可以通過向左滑動的手勢來控制系統(tǒng)進行重復(fù)練習(xí)。在學(xué)習(xí)資源展呈情況下同樣可以用手勢進行頁面切換。

圖6 手勢控制任務(wù)

(4) 材料提交任務(wù)。智能學(xué)習(xí)場景的一個重要功能點就是通過圖像采集與識別快速將材料轉(zhuǎn)化為文本，以提升學(xué)習(xí)成果評價等活動的效率。如圖7所示，將聽寫紙等材料平鋪于桌面攝像頭之下，系統(tǒng)掃描后將圖像轉(zhuǎn)化為可識別信息，進行智能批改后為用戶反饋結(jié)果信息，輔助用戶自檢學(xué)習(xí)成果。

圖7 材料提交任務(wù)

(5) 資源展呈任務(wù)。智能學(xué)習(xí)場景下的學(xué)習(xí)資源包括視覺、聽覺等多通道的形式，音頻信息通過揚聲器輸出，視覺信息通過投影模塊輸出，在學(xué)習(xí)區(qū)內(nèi)呈現(xiàn)。以圖8為例，用戶遇到作業(yè)習(xí)題中的問題時，通過掃描快速輸入難題信息，題庫內(nèi)智能匹配后呈現(xiàn)學(xué)習(xí)資源，以啟發(fā)學(xué)習(xí)思路。

圖8 資源展呈任務(wù)

5 結(jié) 論

本文從場景的角度研究智能產(chǎn)品的設(shè)計，分析了傳統(tǒng)產(chǎn)品場景與智能應(yīng)用場景的區(qū)別，提出了智能應(yīng)用場景的模型，并應(yīng)用在學(xué)習(xí)領(lǐng)域，研究智能學(xué)習(xí)場景下的學(xué)習(xí)方式和產(chǎn)品設(shè)計，為學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的智能產(chǎn)品設(shè)計提供了新的依據(jù)。另外，智能場景模型也可以擴展到學(xué)習(xí)領(lǐng)域以外的智能應(yīng)用場景，基于智能學(xué)習(xí)場景的模型以及體驗要素，開展對智能學(xué)習(xí)場景下的學(xué)習(xí)類產(chǎn)品設(shè)計研究，為后續(xù)的智能產(chǎn)品設(shè)計研究提供參考。

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Learning Style and Design Based on Smart Scenario Concept

WANG Zhenya, ZHANG Yiwen

(School of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan Shandong 250061, China)

Starting from the concept of scenario, the product design method in the era of intelligence is explored in the field of learning. The relationships between users, products, environment and other elements in the smart scenario are studied to propose product design methods in the smart learning scenario to meet the demand of users in the era of intelligence. Based on the concept of scenario, a model of smart scenario is established combining the characteristics of smart products, and the typical structure of smart systems is obtained. Combined with the transformation of learning style, a smart learning scenario model is established, and the concept of learning product design under the smart learning scenario is proposed.

smart scenario; learning products; interaction design; user experience

TB 47

10.11996/JG.j.2095-302X.2018040711

A

2095-302X(2018)04-0711-05

2018-04-26；

2018-06-07

王震亞(1974-)，男，山東菏澤人，副教授，博士，碩士生導(dǎo)師。主要研究方向為產(chǎn)品設(shè)計方法等。E-mail：wangzhenya@sdu.edu.cn