文献数据库用户心智模型演进模式分析
摘 要：为了满足多样化的用户需求，在与用户的交流互动研究中，文献数据库一直以来都秉承技术路线与用户路线结合的方式进行优化。基于用户心智模型演进模式的文献数据库设计，是站在用户的视角来实现对文献数据库的优化和设计。本文就用户心智模型的概念、特征及其影响因素进行研究，其如何构建文献数据库用户心智模型演进模式进行分析。
【关键词】文献数据库 心智模型 演进模式 优化设计
随着信息技术的不断发展，文献数据库已经成为为科研人员、学生教师等提供期刊、论文等需求的关键系统，而为了满足用户的多样化要求，文献数据库也在不断的进行改善与优化。高效的文献数据库是站在用户的视角上，深入到用户的信息行为和内在心理、认知层次等进行机理挖掘，通过合理的分析，利用好文献数据库的偏好与模式，并为文献数据库的设计和优化提供依据。下文就用户心智模型的概念和影响因素进行分析，就如何实现文献数据库用户心智模型演进模式展开探讨。
1 用户心智模型的概念、特征以及影响因素分析
1.1 心智模型概念与特征
从理论知识上来讲，心智模型是基于一个试图对某件事作出合理解释的一种个人会发展可行方法的假设，是在有限领域知识与信息处理能力上产生的一种合理解释。心智模型属于思维的高级建构，表现的是主观的知识，而通过不同的理解来解释心智模型的概念、特征与功用。心智模型最早是由讯息刺激产生，经由个人运用与观察来得到进一步的信息回馈，若个体主观认为是好的结果将会保留下来成为心智模式的一种过程。心智模型会不断地接受新讯息刺激，这个过程则分为强化和修正。心智模型的特征主要有不完整性、局限性以及不稳定性，其没有明确的边界，科学性不足，大多比较简约，都是通过人的心智规划来代替行动的一种行为。
1.2 影响心智模型的因素分析
文献数据库用户心智模型的形成其实是一个复杂的过程，在此过程中，通过不断的完善与成熟，因某些因素与心智模型的形成产生因果关系。这些因素主要包括个人因素以及个性因素。首先，因个人因素不同，不同的人在心智模型的发展与形成过程中对待经历的事件是有差异的`。可能是因年龄因素的不同，经历的事物不同，其认知也就不同;也可能是因为性别差异的不同，导致认知偏好上存在差异，都有可能影响心智模型的形成。另外，由于个人的性格特点不同，对于个体的偏好因素以及能力因素的不同，在进行文献数据库的相关操作时的效率也不同，最终导致对于文献数据库的评价也就不同。
2 怎样促进文献数据库用户心智模型演进模式构建
2.1 提高训练模式
对文献数据库与用户心智模型的形成个体差异研究中表明，不同的个体在使用文献数据库时，对系统的认知与检索存在着一定的差异。因此，在进行文献数据库的优化设计时应充分考虑个体之间的特质，通过个性化的培训模式，对心智模型形成困难的用户加以关注。对于风格不一的用户进行划分，按照其落定的风格进行区间划分，但并不是所有的都是用户都会按照某种特定的风格进行分类，因此心智模型还要形成一定的中立性。例如对于理科用户来讲，因尽可能针对其进行信息素养培训，着重于检索策略方面的知识提高，以保障文献数据库的使用效率。
2.2 加强内容设计
在进行文献数据库的优化设计时，应坚持以用户心智模型的构成维度和元素为核心，设计出适当的培训内容，实现提高用户心智模型向文献数据库的模型靠拢，并不断补充不被用户心智模型所关注的有用的方法和知识。对于文献数据库来讲，还需要对数据库的内容认知、期刊、会议、硕士、博士论文等方面进行提高，针对专利、标准、年鉴等信息资源进行有效利用。而在检索策略上，更应偏向与用户的偏爱文献数据库首页默认检索方式，重点教授高级检索的方式，提高文献数据库的检索功能。
2.3 创新内容
多数情况下，当用户在文献数据库中找不到相关的信息时，就会根据自己的认知知识和相关使用类似产品的经验来进行检索，事实上，这是一个非常重要的自学习过程。这种过程是很难完成的，不仅要求要有信息检索的专业知识，更要有相关的经验和网站以及系统本身要有的外在结构知识。因此，文献数据库的用户心智模型构建还应注重对用户的信息检所培训上，加以借鉴类似的检索系统或者网站来优化自身，以达到提高资源利用率的目的。
3 结语
总的来说，文献数据库用户心智模型的形成是一个较为复杂的过程，受到多种因素的限制，用户个体之间的心智模型形成会有所差异。但只要采取一定的措施，站在用户心智模型的角度来优化和完善文献数据库，就能实现文献数据库的高效率检索，进一步服务于多样化的用户需求。
参考文献
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