文獻數據庫用戶心智模型演進模式分析

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文獻數據庫用戶心智模型演進模式分析

　　摘要：為了滿足多樣化的用戶需求，在與用戶的交流互動研究中，文獻數據庫一直以來都秉承技術路線與用戶路線結合的方式進行優化。基于用戶心智模型演進模式的文獻數據庫設計，是站在用戶的視角來實現對文獻數據庫的優化和設計。本文就用戶心智模型的概念、特征及其影響因素進行研究，其如何構建文獻數據庫用戶心智模型演進模式進行分析。

　　【關鍵詞】文獻數據庫心智模型演進模式優化設計

　　隨著信息技術的不斷發展，文獻數據庫已經成為為科研人員、學生教師等提供期刊、論文等需求的關鍵系統，而為了滿足用戶的多樣化要求，文獻數據庫也在不斷的進行改善與優化。高效的文獻數據庫是站在用戶的視角上，深入到用戶的信息行為和內在心理、認知層次等進行機理挖掘，通過合理的分析，利用好文獻數據庫的偏好與模式，并為文獻數據庫的設計和優化提供依據。下文就用戶心智模型的概念和影響因素進行分析，就如何實現文獻數據庫用戶心智模型演進模式展開探討。

　　1 用戶心智模型的概念、特征以及影響因素分析

　　1.1 心智模型概念與特征

　　從理論知識上來講，心智模型是基于一個試圖對某件事作出合理解釋的一種個人會發展可行方法的假設，是在有限領域知識與信息處理能力上產生的一種合理解釋。心智模型屬于思維的高級建構，表現的是主觀的知識，而通過不同的理解來解釋心智模型的概念、特征與功用。心智模型最早是由訊息刺激產生，經由個人運用與觀察來得到進一步的信息回饋，若個體主觀認為是好的結果將會保留下來成為心智模式的一種過程。心智模型會不斷地接受新訊息刺激，這個過程則分為強化和修正。心智模型的特征主要有不完整性、局限性以及不穩定性，其沒有明確的邊界，科學性不足，大多比較簡約，都是通過人的心智規劃來代替行動的一種行為。

　　1.2 影響心智模型的因素分析

　　文獻數據庫用戶心智模型的形成其實是一個復雜的過程，在此過程中，通過不斷的完善與成熟，因某些因素與心智模型的形成產生因果關系。這些因素主要包括個人因素以及個性因素。首先，因個人因素不同，不同的人在心智模型的發展與形成過程中對待經歷的事件是有差異的。可能是因年齡因素的不同，經歷的事物不同，其認知也就不同;也可能是因為性別差異的不同，導致認知偏好上存在差異，都有可能影響心智模型的形成。另外，由于個人的性格特點不同，對于個體的偏好因素以及能力因素的不同，在進行文獻數據庫的相關操作時的效率也不同，最終導致對于文獻數據庫的評價也就不同。

　　2 怎樣促進文獻數據庫用戶心智模型演進模式構建

　　2.1 提高訓練模式

　　對文獻數據庫與用戶心智模型的形成個體差異研究中表明，不同的個體在使用文獻數據庫時，對系統的認知與檢索存在著一定的差異。因此，在進行文獻數據庫的優化設計時應充分考慮個體之間的特質，通過個性化的培訓模式，對心智模型形成困難的用戶加以關注。對于風格不一的用戶進行劃分，按照其落定的風格進行區間劃分，但并不是所有的都是用戶都會按照某種特定的風格進行分類，因此心智模型還要形成一定的中立性。例如對于理科用戶來講，因盡可能針對其進行信息素養培訓，著重于檢索策略方面的知識提高，以保障文獻數據庫的使用效率。

　　2.2 加強內容設計

　　在進行文獻數據庫的優化設計時，應堅持以用戶心智模型的構成維度和元素為核心，設計出適當的培訓內容，實現提高用戶心智模型向文獻數據庫的模型靠攏，并不斷補充不被用戶心智模型所關注的有用的方法和知識。對于文獻數據庫來講，還需要對數據庫的內容認知、期刊、會議、碩士、博士論文等方面進行提高，針對專利、標準、年鑒等信息資源進行有效利用。而在檢索策略上，更應偏向與用戶的偏愛文獻數據庫首頁默認檢索方式，重點教授高級檢索的方式，提高文獻數據庫的檢索功能。

　　2.3 創新內容

　　多數情況下，當用戶在文獻數據庫中找不到相關的信息時，就會根據自己的認知知識和相關使用類似產品的經驗來進行檢索，事實上，這是一個非常重要的自學習過程。這種過程是很難完成的，不僅要求要有信息檢索的專業知識，更要有相關的經驗和網站以及系統本身要有的外在結構知識。因此，文獻數據庫的用戶心智模型構建還應注重對用戶的信息檢所培訓上，加以借鑒類似的檢索系統或者網站來優化自身，以達到提高資源利用率的目的。

　　3 結語

　　總的來說，文獻數據庫用戶心智模型的形成是一個較為復雜的過程，受到多種因素的限制，用戶個體之間的心智模型形成會有所差異。但只要采取一定的措施，站在用戶心智模型的角度來優化和完善文獻數據庫，就能實現文獻數據庫的高效率檢索，進一步服務于多樣化的用戶需求。

　　參考文獻

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