面向人本设计的 AI 辅助因果路径图
人机交互
2024-03-14 v1 人工智能
计算与语言
摘要
本文探讨了将因果路径图（CPD）融入人本设计（HCD）的方法，研究这些图如何增强设计过程的早期阶段。我们为在线协作白板平台 Miro 开发了一个专用的 CPD 插件，以简化图的创建并提供实时的 AI 驱动指导。通过对设计师（N=20）的用户研究，我们发现 CPD 的分支结构及其对因果连接的强调在设计过程中同时支持了发散和收敛过程。CPD 还能促进利益相关者之间的沟通。此外，我们发现我们的插件显著降低了设计师的认知负荷，并提高了他们在头脑风暴中的创造力，凸显了 AI 辅助工具在支持创造性工作和循证设计方面的意义。
引用
@article{arxiv.2403.08111,
title = {AI-Assisted Causal Pathway Diagram for Human-Centered Design},
author = {Ruican Zhong and Donghoon Shin and Rosemary Meza and Predrag Klasnja and Lucas Colusso and Gary Hsieh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.08111},
year = {2024}
}