《Computers and Composition》：From vision to insight: Enhancing students’ user-centered design skills with eye-tracking technology and usability tests
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为解决传统技术写作课程在基于证据的文档修订和用户感知评估方面的局限，本文作者（孟宇）在技术写作课程中，开展了一项为期五周的教学案例研究，将眼动追踪工具与可用性测试相结合。研究结果显示，通过眼动数据、任务表现和口头报告的三方验证，该方法不仅补充了传统的同行评审，为学生提供了关于受众的客观数据，更有效地增强了学生对以用户为中心的设计（UCD）和用户体验（UX）的意识。此研究证明了将眼动追踪与可用性测试作为教学工具的有效性，为专业与技术传播（PTC）教育提供了创新路径。
你是否曾经疑惑，自己精心设计的说明书或网页，用户为何总是“视而不见”，或者在使用时频频卡壳？在专业与技术传播（Professional and Technical Communication, PTC）以及用户体验（User Experience, UX）设计领域，这正是一个核心挑战。传统的文档评估，比如同行评审，往往依赖于主观印象，难以捕捉用户真实的、下意识的阅读和互动过程。随着数字技术的发展，多模态（multimodality）文档——融合了文字、图像、空间等多种模式的沟通方式——变得越来越普遍，如何评估和改进它们的可用性（usability），成为了教育者和从业者共同面临的难题。用户到底在看哪里？他们是如何理解图文关系的？这些“黑箱”般的问题，急需更客观、数据驱动的工具来解答。于是，一项融合了前沿技术和经典教学方法的研究应运而生，试图将“愿景”转化为真正的“洞察”。
为了回答如何更有效地教授和评估以用户为中心的设计能力，研究人员在美国中西部州立大学的一门高年级技术写作课程中，开展了一项为期五周的教学案例研究。研究将眼动追踪（eye-tracking）技术与任务型可用性测试（usability test）结合起来，嵌入到学生的多模态用户文档创作项目中。论文《From vision to insight: Enhancing students’ user-centered design skills with eye-tracking technology and usability tests》发表在期刊《Computers and Composition》上。研究表明，这种整合方法能有效提升学生对用户行为和多模态UX设计的认知，并为传统的同行评审提供了客观的数据补充，是PTC领域一项富有前景的教学创新。
本研究采用了几项关键技术方法：1) 眼动追踪技术：使用Tobii Spark眼动仪和Tobii Pro Lab软件，记录学生评审者在阅读同伴文档时的眼球运动，生成热图（heat map）和注视轨迹图（gaze plot）等可视化数据。2) 任务型可用性测试：设计具体任务（如“清理烤面包机的碎屑托盘”），让评审者在阅读文档后执行，以评估文档的有效性。3) 口头协议法：结合了并发式（concurrent）和回溯式（retrospective）有声思维法（think-aloud），要求评审者在测试过程中及之后回看录像时，口头陈述其思考过程，为眼动数据提供解释性语境。4) 三方验证（Triangulation）工作流程：将眼动数据、任务完成情况和口头报告进行交叉分析，以增强研究发现的可信度。研究样本来自选修该技术写作课程的不同专业本科生。
研究发现：
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4.1. 可用性测试帮助识别缺失的文档章节
研究表明，学生对日常电器过于熟悉，常在设计时遗漏关键信息。通过观察可用性测试参与者在执行任务时遇到的困难，学生作者成功发现了传统同行评审容易忽略的“隐藏的显而易见”之处，例如，说明书中缺少对“碎屑托盘”位置的标注，或是对空气炸锅旋钮功能的解释。
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4.2. 通过眼动数据改进文档设计
通过分析眼动数据与已知的可用性问题的对应关系（见表1），学生能够具体定位并改进文档设计问题：
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4.2.1. 不清晰的视觉层级：当文档缺乏清晰的视觉焦点时，热图显示注视点分散，读者采用扫描式阅读。学生通过区分标题、正文和去除不必要的加粗来改进。
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4.2.2. 不必要的加粗文本：过度加粗非关键文本会导致读者困惑。注视轨迹图显示了对加粗文本的长时间、反复注视。学生在回溯有声思维中确认了这一点，并调整了加粗策略。
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4.2.3. 图像缺乏适当标注：当图像未正确标注时，注视轨迹图显示读者在文本和图像间频繁来回扫视，表明整合困难。学生通过添加清晰的图像标签来改进。
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4.2.4. 图形与相关文本距离过远：眼动记录和鼠标移动数据显示，当图形与说明文字不在同一页或距离过远时，读者会忽略图形或在页面间反复跳转。学生通过调整图文布局来解决。
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4.2.5. 不相关的图形：热图显示读者完全跳过了未被文本明确引用的、背景黑暗且看似无关的图形。这促使学生在文本中明确引用并解释图形。
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4.3. 眼动数据支持的正面案例
眼动数据也证实了良好的设计实践。当文档视觉层级清晰时，眼动数据呈现出经典的“F形”阅读模式。当图文整合良好时，注视轨迹图展示了流畅、符合直觉的阅读路径，从图形到邻近文字再到关键插图，得到了评审者的积极反馈。
研究结论与讨论：
本研究得出结论，眼动追踪辅助的可用性测试是一种有效的教学工具，能显著提升学生在创作多模态文档时的用户中心设计意识。这一方法不仅为学生提供了与行业实践接轨的动手经验，还通过三方验证（眼动数据、可用性指标、口头报告）的工作流程，增强了基于证据的修订决策的可信度，使学生能够在同一课堂环境中同时体验多模态文本的“生产”与“接收”视角。
讨论部分进一步强调了本研究的多个重要意义：
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对传统同行评审的补充：眼动追踪技术提供了客观、可重复访问的受众数据，弥补了传统同行评审主观性强、范围有限的不足。它将主观反馈与客观证据相结合，帮助学生发现那些在常规评审中可能被忽视的问题。
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有声思维反思的核心作用：回溯式有声思维讨论被证明尤为有效，它能自然地产出丰富的解释性语境，帮助学生理解眼动数据背后的“原因”，促进读者与作者之间的协作意义建构和共情。
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研究技能的培养：该项目贯穿了研究伦理、实地笔记、观察和数据解读等核心研究技能的实践，特别是数据解读的挑战极大地锻炼了学生的分析和决策能力。
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挑战与未来建议：研究也指出，实施此教学方法需要额外的时间来培训学生的有声思维、反馈提供和研究技能。未来可以将眼动追踪技术更早地整合到写作过程（如起草阶段）中，并探索其在其他课程和职业场景中的应用。
总之，这项研究展示了一条通过技术创新赋能传统写作教学的有效路径。它不仅在学术上丰富了PTC和UX的教学法，更在实践层面为学生步入日益技术驱动的职业环境做好了准备，凸显了技术在连接课堂学习与真实世界需求之间的桥梁作用。
