Page 457 - 《软件学报》2024年第4期

仝青山 等: 面向指-笔混合输入的交互原语和交互模型研究 2035

我们还对两种交互方式点击功能区 (组件) 次数进行了分析, 两者之间也存在着显著差异, 本文交互方式相交
更优. 如图 11 所示, 传统交互方式完成任务 1–4 过程中点击功能区次数均值分别为 3.05 (SD=0.223)、10.05
(SD=1.317)、1.00 (SD=0.324)、5.40 (SD=0.754), 而本文交互方式的点击次数均值分别为 3.45 (SD=0.826)、0.00
(SD=0.000)、0.15 (SD=0.366)、0.55 (SD=1.395). 我们同样使用配对 t 检验方法对两种交互方式在 4 个任务上的点
击功能区次数进行显著性分析, 结果表明, 两种交互方式在这 4 个任务上都存在显著性差异 (任务 1: t=–2.027,
p<0.05; 任务 2: t=34.130, p<0.05; 任务 3: t=7.768, p<0.05; 任务 4: t=24.718, p<0.05). 这进一步表明了本文提出的交
互方式在点击功能区次数上存在明显优势, 从而使得用户使用本模型进行界面设计时可以大大节省屏幕空间. 例
如, 在任务 2 中, 本文交互方式的点击功能区次数可以为 0, 即用户可以完全依赖并行交互原语实现相应操作, 而
无需点击功能区, 大大节省了屏幕空间. 同时, 我们注意到任务 1 中 t 值符号为负, 这与任务设计和应用程序的实现
有关.

70 传统指笔交互 传统指笔交互
本文指笔交互 本文指笔交互
60 10 8
完成时间 (s) 50 点击次数 6 4
40
30
20 2
10
0
0
任务 1 任务 2 任务 3 任务 4 任务 1 任务 2 任务 3 任务 4
任务 任务
图 10 两种交互方式完成任务时间对比 图 11 两种交互方式点击功能区次数对比
5.5 用户反馈
在被试完成实验后, 我们还通过标准的 SUS 量表收集了他们对本文模型应用的主观评价.
SUS 量表统计结果显示, 本模型应用的 SUS 平均分为 85.1 (SD=10.590), 对应百分等级为 96.3%, 表示本模型
优于 96.3% 的同类产品, 再次肯定了本文模型的可用性和先进性. 同时, 我们利用量表中 Q4 和 Q10 两个子问题组
成的子量表求得了系统的易用性平均分为 88.1 (SD=10.319); 利用 Q1、Q6、Q9 组成的子量表得到了系统满意度
平均分为 86.3 (SD=16.058). SUS 子量表的结果表明, 我们在用户实验中使用的并行交互原语很容易记忆, 利用本
文模型构建的应用获得了较高的满意度评价.

6 总结与讨论

本文结合人机界面和信息技术的发展趋势, 分析了笔式交互、触摸交互和指笔混合输入技术的发展现状, 并
对各自的优越性和存在的问题进行了探讨. 指笔组合交互正在成为一种新的交互手段, 引起了学术界和工业界的
广泛关注, 但主要集中在串行的分工合作和特定任务的并行实现方式上, 缺乏对一般情境下指笔并行交互问题的
深入探讨. 基于指-笔混合输入的时空连续性, 本文提出了一个指-笔混合输入的交互模型. 该模型以指-笔混合输入
为切入点, 通过定义指-笔并行混合输入交互原语来拓展触屏设备的交互能力, 解决了因交互手势复杂而引起的不
确定问题; 通过构建基于 POMDP 的增量式意图提取方法, 进一步解决了多语义交互原语意图不确定性问题, 并结
合交互原语和意图提取的示例, 更加清晰地展示了模型的应用方式. 最后, 通过用户评估实验, 进一步验证了指-笔
混合输入交互模型的优越性和可行性.
虽然用户评估实验验证了本文模型的可行性和先进性, 但本文的工作依然存在几点不足. (1) 现有主流的移动
操作系统如 Android、HarmonyOS 等并未支持指、笔区分功能, 它们的事件机制与本文的交互原语并不完全一致,
指笔并行功能的实现难度较高, 因此, 本文示例仅实现了部分并行交互原语. 目前还没有完美支持指-笔混合交互