问题发现与创新方案：用证据推进

看到老人多次问路，就能断言“他们需要一款新App”吗？

观察记录在什么时间、场景、任务下发生什么行为，避免直接写心理判断。访谈追问最近一次具体经历、困难和应对方法，少用“你是不是需要……”这样的引导问句。样本按研究问题覆盖不同使用情形，不把少数便利样本当总体统计结论。记录应取得适当同意，去除不必要身份信息。

证据可以是行为记录、受访者表述、系统日志等；解释是研究者对原因的推断；机会是进一步可验证的方向。三者分栏有助于避免把假设包装成事实。下文数字与人物均为原创教学情境，不是真实调研结果。

观察→摘录→归类→寻找反例→补访→暂定解释。例如“3人问同一出口”是情境记录；“字体小”是原因假设，应进一步看站位、光线和信息位置，不能直接跳到大屏方案。

先独立作答；卡住时看提示，完成后再对照解析。

把“智能化、人性化、便捷化”写满一页，为什么还是不知道要做什么？

亲和整理把含义接近的记录分组，保留原证据编号，避免先设标签再强行塞入。需求描述人在情境中想完成的事及障碍；洞察是能解释行为的关系或矛盾，要能回到证据。问题陈述可用“某类人在某情境需要完成某任务，因为某障碍”，既具体又不锁死技术方案。

创意发散可从替代、组合、简化、移位、类比等角度改变机制。例如排队问题可减少需求、分散到达、增加能力或提高等待可预期性，不必所有草案都只是不同颜色App。先延缓评价，后按证据收敛。

将问题分为目标、障碍、约束和假设；画流程找到干预点；至少生成三种机制不同的方案；给每种写“如何改变现状”和“新风险”。双钻框架可帮助理解发现、定义、发展、交付中的发散与收敛，但实践会来回迭代。

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草案很多，为什么不能只挑“最酷”的那个？

筛选维度来自目标与约束，如问题匹配、可用性、实施成本、维护、包容与风险。加权评分可帮助显露判断，但权重和分数本身也是假设，不能当客观证明。底线约束应先淘汰不合格方案，不应用高美观分抵消基本安全缺陷。

用户流程描述用户从目标到结果的行动与分支；服务蓝图区分用户行动、前台接触、后台工作与支持系统。低保真原型用纸、线框或简单道具验证结构与理解，高保真适合验证细节；保真度按问题选择，不追求一开始像成品。

先定义成功任务→画起点与终点→补每个判断节点→加入失败/返回/退出→标出前后台责任→制作最便宜但能验证关键假设的原型。评价矩阵算完后做敏感性检查：若权重略变结果就反转，应进一步取证。

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5个人都说“挺好”，能证明新的导览方案有效吗？

评价先回到问题：是否更易找到入口、是否减少误投、是否理解展览主题。可用性测试给真实任务，观察完成、错误、求助与时间；访谈了解理解和感受，两者相互补充。小样本适合发现问题，不宜据此宣称总体提高某百分比。对比实验需控制任务难度、顺序学习效应和样本差异。

开放设计题的自评可检查证据、逻辑、可行性、表达和评价闭环，每项0—2分：0缺失，1有但薄弱，2具体可核验。这是教学自评，不是官方评分细则；画工细腻不能替代问题解决。

列假设→写任务与成功标准→招募相关使用者→不提示地观察→记障碍严重程度→提出最小修改→再测。同一方案可先验证关键路径，再验证视觉细节。报告中把实测、估计与未验证部分分开。

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