人：技術(shù)交互的適應(yīng)性觀點：認知工程和人機交互的方法及模型

I 背景與動機
第1章 認知工程：走向可行的心智概念
1.1 可行的心智概念
1.1.1 生態(tài)學或系統(tǒng)的觀點
1.1.2 適應(yīng)功能性觀點
1.1.3 接受不確定性
1.1.4 接受代表性
1.1.5 形式化的觀點
1.1.6 問題解決的觀點
1.2 結(jié)論
參考文獻
第2章 Bmnswik理論及方法介紹
2.1 Brunswik概率功能主義的基本觀點
2.1.1 功能主義
2.1.2 替代性功能
2.1.3 蓋然論
2.1.4 代表性設(shè)計
2.2 社會判斷理論的發(fā)展
2.2.1 透鏡模型等式
2.2.2 個體學習
2.2.3 人際沖突與人際學習
2.3 Bmnswik學派基本原理的進一步應(yīng)用和擴展
2.3.1 動態(tài)任務(wù)和時間壓力
2.3.2 宏中介：遠焦點和中樞焦點之間的近端和外周中介模式的總體特征
2.3.3 微中介：認知過程的分解
2.3.4 觀點回顧
2.4 總結(jié)
參考文獻
Ⅱ 技術(shù)界面
引言
第3章 動態(tài)判斷任務(wù)中的知識與執(zhí)行
3.1 前言
3.2 建模方法的選擇
3.3 知識與執(zhí)行
3.4 實驗
3.4.1 代表性設(shè)計
3.4.2 實驗室模擬
3.4.3 實驗步驟
3.4.4 數(shù)據(jù)收集
3.5 建模與分析
3.5.1 動態(tài)性與交互性：建模時需要考慮的因素
3.5.2 回歸模型
3.6 結(jié)果
3.6.1 線性模型檢驗
3.6.2 透鏡模型結(jié)果
3.6.3 總結(jié)
3.7 討論
參考文獻
第4章 計算機顯示和時間壓力對分布式團隊績效的影響
4.1 前言
4.2 BmnsWik學派理論和透鏡模型等式
4.3 實驗
4.3.1 假設(shè)
……
III 自動化與決策輔助
IV 補償建模的替代方法
V 進入實地研究：行動中的代償功能
VI 生態(tài)分析與計算認識建模相遇
VII 反思和未來方向