The field of user experience (UX) based on the design philosophy of "user-centered design" is moving towards the intelligence era. Still, the existing UX paradigm mainly aims at non-intelligent systems and lacks a systematic approach to UX for intelligent systems. Throughout the development of UX, the UX paradigm shows the evolution characteristics of the cross-technology era. At present, the intelligence era has put forward new demands on the UX paradigm. For this reason, this paper proposes a "UX 3.0" paradigm framework and the corresponding UX methodology system in the intelligence era. The "UX 3.0" paradigm framework includes five categories of UX methods: ecological experience, innovation-enabled experience, AI-enabled experience, human-AI interaction-based experience, and human-AI collaboration-based experience methods, each providing corresponding multiple UX paradigmatic orientations. The proposal of the "UX 3.0" paradigm helps improve the existing UX methods and provides methodological support for the research and applications of UX in developing intelligent systems. Finally, this paper looks forward to future research and applications of the "UX 3.0" paradigm.


翻译:以“用户为中心设计”理念为基础的用户体验(UX)领域正迈向智能时代,但现有UX范式主要面向非智能系统,缺乏针对智能系统的系统性方法。纵观UX发展历程,UX范式呈现出跨技术时代的演进特征。当前智能时代对UX范式提出了新需求。为此,本文提出智能时代的“UX 3.0”范式框架及相应的UX方法论体系。“UX 3.0”范式框架包含五类UX方法:生态体验、创新驱动体验、人工智能赋能体验、人机交互体验以及人机协作体验方法,每类方法均对应多种UX范式取向。“UX 3.0”范式的提出有助于完善现有UX方法,为智能系统开发中的UX研究与应用提供方法论支持。最后,本文展望了“UX 3.0”范式的未来研究方向与应用前景。

0
下载
关闭预览

相关内容

【USTC】对话推荐系统的进展和挑战:综述论文,30页pdf
专知会员服务
22+阅读 · 2021年1月27日
【大规模数据系统,552页ppt】Large-scale Data Systems
专知会员服务
61+阅读 · 2019年12月21日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
OPPO在FaaS领域的探索与思考 | Q推荐
InfoQ
1+阅读 · 2022年9月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
37+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
最新内容
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
1+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
3+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
8+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
5+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
7+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
相关VIP内容
【USTC】对话推荐系统的进展和挑战:综述论文,30页pdf
专知会员服务
22+阅读 · 2021年1月27日
【大规模数据系统,552页ppt】Large-scale Data Systems
专知会员服务
61+阅读 · 2019年12月21日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
OPPO在FaaS领域的探索与思考 | Q推荐
InfoQ
1+阅读 · 2022年9月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员