個性化語言學習系統質量特性的提取與定位

宮華萍 尤建新

摘要：在“以用戶為中心”的產品設計理念下，對用戶需求的質量特性進行識別和定位是產品設計成功的基礎。該研究圍繞“學習者需求”展開，運用產品質量功能展開（QFD）和Kano模型的理論與方法，對個性化語言學習系統的質量特性進行提取和定位研究，以幫助企業識別學習者需求和影響學習者滿意的質量特性，為系統設計質量優化提供參考。首先根據QFD理論對學習者需求進行質量特性的轉換和提取，獲取系統總質量特性，包括學習資源、過程和環境3大類22項。然后以公共外語學習者為對象進行質量特性的需求重要度調查，并根據調查的重要度水平將質量特性分為非常重要、比較重要和一般重要三類。最后根據重要度分布散點圖，結合Kano模型，從魅力型質量、期望型質量和理所當然型質量三個層次對質量特性進行進一步定位。通過對學習者需求的質量特性進行了識別和雙重定位，提高了個性化語言學習系統設計質量的準確性和科學性，便于企業根據自身情況確定系統設計重點，合理配置和優化資源。

關鍵詞：個性化語言學習系統；質量特性；質量功能展開；Kano模型

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

一、引言

在激烈的市場競爭中，產品質量是企業贏得市場競爭的第一要素。“以用戶為中心”產品設計理念是產品質量贏得用戶滿意的基本保證。在數字化教育產品領域，雖然提供語言學習服務的個性化學習系統類型和數量眾多，但真正能滿足學習者需求的高質量系統不多，學習者在使用過一次或幾次后放棄使用的現象時常發生。這反映了系統質量與學習者需求質量之間的差距問題。只有滿足學習者多樣化、動態化需求的系統，才能得到學習者的滿意和持續使用，從而具有市場生命力和競爭力。質量特性是產品質量的載體，反映了產品、過程或體系中與需求有關的固有特性。如何將學習者需求真實、準確地轉換為系統研發設計質量特性，進而指導系統后續的研發設計工作，是個性化學習系統設計成功的關鍵，也是系統設計質量保證的首要條件。在“以用戶為中心”的產品設計理念下，對學習者需求的質量特性的提取和定位是個性化學習系統設計成功的關鍵。目前對個性化學習系統的研究多集中在系統研發和算法設計方面，而從學習者需求角度對系統設計質量方面研究較少，不利于系統質量和市場滿意度的提高。為了減少系統質量與學習者需求質量之間的差距，本研究采用產品質量管理工具中針對用戶需求轉化和定位的質量功能展開（Quality Function Deployment，QFD）理論和Kano模型理論，對個性化學習系統從學習者需求到質量特性規劃的系統設計過程進行研究，通過采用質量屋構建的方法對質量特性進行提取，并進一步結合學習者需求重要度水平和分布情況對質量特性進行重要度和滿意度的定位，以明確系統功能設計和質量控制重點，提高系統研發設計過程的科學性和準確性，為系統設計質量的提高提供參考。

二、理論與方法

（一）質量功能展開（QFD）

質量功能展開（QFD）理論是一種面向顧客需求的產品設計方法，能夠將顧客需求信息合理且有效地轉換為產品開發各階段的質量要求，從而使所設計和制造的產品能真正地滿足顧客需求。QFD理論自提出以來，已在機械、交通、航空、建筑等領域得到廣泛應用，并逐漸擴展到軟件和教育領域，形成軟件質量功能展開和教育質量功能展開等新研究方向。

QFD理論的核心技術是質量屋（House of Quality，HOQ）的構建。通過質量屋的構建，可將顧客需求轉換和傳遞到系統設計研發過程不同階段的質量需求，從而保證最終交付的產品確實是以“滿足顧客需求”為導向進行研發的。一個典型的質量屋包括左墻、天花板、房間、屋頂、右墻和地下室6個部分，涵蓋了顧客需求展開、質量特性（技術特性）展開、相關關系矩陣、質量規劃和技術規劃的質量屋構建流程。顧客需求展開（左墻）是質量屋構建的起點，通過對顧客原始需求信息進行獲取、變換和整理，提取出顧客對產品的質量需求。從左墻到天花板的過程是質量特性提取和展開的過程。這個過程是將顧客語言表達的質量需求轉換成技術語言的質量特性，即是指質量評價對象的特性、性能，從而使抽象的顧客需求進行具體的產品化。質量特性展開包括考察質量需求，提取質量特性，整理質量特性并構造質量特f生展開表三個步驟，從而完成質量特性層次展開。質量特性的分層次整理過程一般用KJ法（由日本學者川田喜二郎創立，來源于其英文名Kawakita Jiro，又稱親和圖法）進行。

（二）Kano模型

Kano模型是產品質量管理中常用工具之一，是日本教授狩野紀昭（Noriaki Kano）根據顧客需求與滿意度的關系提出了用戶需求質量模型。Kano模型將用戶需求的質量分為三類：基本型需求、期望型需求和興奮型需求。基本型需求是用戶認為產品“必須有”的質量特性，稱為理所當然型質量。當特性不充足時，用戶很不滿意；當其特性充足時，用戶無所謂滿意不滿意，充其量是滿意。期望型需求是用戶期望得到、但并不是“必須”的質量特性，稱為期望型質量。期望型質量在產品中實現的越多，用戶就越滿意；越少則越不滿意。期望型質量是系統設計應盡量滿足的質量特性。興奮型需求是指產品所具有的出乎意料的，給用戶帶來驚喜的質量特性，稱為魅力型質量。當其特性不充足時，并且是無關緊要的特性，則用戶無所謂，但當提供此特性時，用戶則會感到驚喜，從而大大提高了用戶的滿意度和忠誠度。魅力型質量是產品提高用戶滿意所追求的目標。另外還有無關需求和逆反需求，分別是指對用戶滿意度影響較小和該特性的存在會影響用戶滿意度的質量特性，這些都是在產品設計時應盡量避免的特性類型。Kano模型定義了不同的用戶質量需求，便于企業識別影響顧客滿意的不同層次的質量特性，進而優化配置或優先實現影響顧客滿意的質量需求。

對用戶需求的產品質量特性進行重要度和滿意度定位，是執行產品設計標準、實行產品質量控制的依據之一，有助于企業在產品生產過程或服務傳遞過程中更加更準確地把握質量保證的重點和對象，從而能夠使工作重點更為合理，保證產品質量盡可能地接近用戶需求的質量，提升用戶的滿意度和忠誠度。

三、個性化語言學習系統質量特性展開

（一）系統質量特性提取

個性化語言學習系統的學習者需求包括學習過程需求、資源需求、內容需求和環境需求4類、30個展開項。質量需求是以“動詞+名詞”的短語表示，如“練口語”“背單詞”“考試訓練”等。根據質量特性展開步驟，首先考察質量需求影響因素。結合需求情景，對需求展開項進行質量特性轉化，即在質量需求前或后加“形容詞”進行考察。如“練口語”需求中，可轉化為“練標準的美語發音”“有外教陪練”“與同學一起練”“及時糾正發音”“有趣地練口語”“學習發音方法”“練學術會議口語”“練雅思面試口語”“練生活實用口語”“邊看新聞邊練口語”“推新口語資料”“有人督促練口語”等需求。從而得到“練口語”需求的質量特性（要素），包括準確性（標準美音、外教等）、豐富性和分類別（國際會議口語、雅思口語、生活實用口語等）、交互性（與外國語人、與同學、及時糾正、有人監督等）、趣味性（有趣、真實情景、同學參與）等，如表1所示。

（二）系統質量特性表征

按“練口語”這一需求的質量特性提取過程，對其他需求進行質量特性提取和轉化，得到個性化語言學習系統總的質量特性。將這些質量特性進行KJ法整理、轉換和合并，最終得到影響系統質量的三類因素22個質量特性，并分別以q1，q2，……，q22進行編號（如表2所示）。其中，資源因素的6個質量特性為：趣味性、時效性、豐富性、分類性、優質性、準確性；過程因素的7個質量特性為：分級別、功能性、引導性、互動性、個性化、主動性和智能性；環境因素的9個質量特性為：便捷性、友好性、響應性、穩定性、交互性、經濟性、兼容性、擴展性和安全性，從而形成系統質量設計和質量評價框架。

四、系統質量特性重要度確定

（一）重要度需求調查說明

質量特性的重要度分級是質量屋構建過程中必不可少的環節，是產品質量特性逐級映射與轉化的基礎。本研究采用調查法來確定系統質量特性的重要度。考慮到高校學生是個性化語言學習系統的主要用戶群，且系統用戶多為非英語專業的情況，本研究隨機選取某重點高校公共外語的學習者（非英語專業）為調查對象，進行李克特五級量表（1=不重要，2=一般重要，3=重要，4=比較重要，5=非常重要）重要度需求情況問卷調查。調查共發放問卷230份，回收問卷219份，回收率為95.2%，剔除回答不全或答案全部一致等無效問卷12份，共得到207份有效問卷，問卷有效率為94.5%。其中男生占56%，女生54%，男女比例為1.27，年齡分布在19-27之間。其中以19-20歲和22-23歲為主，占總人數的80%以上，專業涵蓋汽車、電子、通信、土木、環境等多個非英語專業。

采用SPSS18.0對數據進行統計，選用均值和標準差作為重要度分級和需求層次分類的依據。重要度均值反映了學習者對該項質量特性的重要度需求程度，均值越大，說明該項質量特性越重要。標準差反映了學習者對該項質量特性重要程度的意見差異程度，標準差越大，說明學習者對該項質量特性重要度需求意見差異越大，越能體現學習者的個性化需求；標準差較小，說明學習者對質量特性重要度意見越一致，體現了學習者的共性需求。質量特性重要度需求意見調查統計結果如表3所示。

（二）系統質量特性需求重要度調查結果分析

1.重要度需求整體情況

系統質量特性重要度均值水平整體分布在3.43-4.45之間，處于重要度級別中等（李克特5級量表）以上水平，說明公共外語學習者對質量特性的認可度較高，說明在質量特性的提取過程相對合理，與學習者的質量需求相一致。系統質量特性重要度標準差整體分布在0.815-1.225之間，說明學習者對質量特性的重要度需求程度呈現差異化分布，有必要對差異需求進行進一步區分，確定其在產品設計研發過程中的優先順序。

2.重要度需求水平分布

重要度意見結果按重要度均值水平進行從大到小排序，依次為q6、q22、q5、q17、q3、q14、q19、q20、q16、q4、q2、q8、q15、q18、q21、q13、q7、q11、q9、q1、q10、q12，從而將重要度分為非常重要（9項，以資源和環境因素為主）、比較重要（6項，三類因素都包含）和一般重要（7項，以資源和過程因素為主）三個級別水平，具體分類內容如下頁表4所示。

3.重要度需求差異情況

標準差反映了學習者對質量特性的重要度差異情況。按照重要度標準差從大到小排序，依次是q12、q1、q21、q11、q13、q18、q7、q9、q10、q2、q14、q17、q15、q20、q8、q19、q16、q3、q4、q22、q6、q5，從而將意見差異分為較大、一般和較小三類，具體分類如表5所示。

五、系統質量特性的Kano模型

（一）質量特性重要度需求散點圖

在Kano模型的影響下，為進一步了解學習者對質量特性重要度的需求分布，本研究以重要度均值為x軸，標準差值為Y軸建立質量特性重要度需求散點圖（如圖1所示）。在散點圖上，借助于水平參考線和垂直參考線，將散點圖分為九個區域（九宮格）。越接近九宮格的右下方區域，質量特性的重要度越高，意見越統一，是普遍認為比較重要的區域，體現了學習者的共性需求。這部分質量特性屬于基本型需求，是系統必須具有的理所當然型質量。越接近九宮格的左上方區域，質量特性重要度越低，意見越分散，體現了學習者的差異化需求，是體現系統特色的魅力型質量。在九宮格中間區域，是學習者所期望得到的需求，屬于期望型質量。這部分質量特性與學習者滿意度線性相關，實現的越多，學習者滿意度則越高；反之則越低。根據散點圖九宮格的分布，結合質量特性的重要度均值和標準差排序，通過圓弧參考實線對三種層次的質量特性進行區分，通過圓弧參考虛線，可對期望型特性進行進一步分層，分為近魅力層、中間層和近理所當然層特性。

（二）質量特性學習者需求Kano模型

通過對質量特性重要度意見的散點圖分析，構建系統質量特性學習者需求Kano模型（如下頁圖2所示）。在個性化學習系統的學習者需求質量特性中，準確性、安全性、優質性、豐富性和穩定性這5項質量特性的重要度非常高，意見比較統一，是學習者認為非常重要且理所當然應該具備的質量特性。主動性、趣味性、個性化和智能性這4項質量特性重要度低，意見差異程度大，個性化程度高，屬于學習者個體認為的魅力型特性。在進行系統用戶細分和市場細分時，可對這部分質量特性進行準確定位和差異化設計，可以有效提高特定學習者群體的滿意度。在理所當然型和魅力型之間的是期望型特性。在散點圖上，根據重要度水平和意見差異程度，可將期望型特性進一步細分為近魅力層（便捷性、經濟性、響應性、兼容性、分類性）、中間層（功能性、友好性、時效性、交互性）和近理所當然層（擴展性、分級別、引導性、互動性）質量特性。從質量特性所屬的因素類別來看，魅力型特性以過程因素為主，理所當然型特性以環境因素為主，資源因素為輔，期望型特性在過程、資源和環境因素均有所分布，但仍呈現從近魅力層、中間層和近理所當然型質量的狀態分布。

隨著時間的推移，學習者對質量特性的需求狀態也會發生轉變，原來是魅力型的質量特性可能逐漸變為期望型，而期望型的質量特性可能會逐漸演變為理所當然型。對企業來說，要隨時關注學習者的需求的改變，只有準確獲取并科學預測學習者需求，并將這種需求通過科學方法反映在系統質量設計或改進上，才能贏得市場，提供讓學習者滿意的產品。

六、結束語

隨著互聯網教育服務產業的發展，個性化語言學習系統的研發企業越來越意識到“學習者需求”對系統設計成功的重要性。由于學習者原始需求信息是模糊、多樣和主觀的，無法在系統設計過程中所直接利用，需要轉換為系統設計可以識別的質量特f生才能進入系統研發設計過程；而不同的質量特性在系統設計中所占的權重也不一樣，需要根據需求情況進行規劃和定位，以便于企業在系統研發過程中合理安排工作和有效配置資源。本研究圍繞個性化語言學習系統的“學習者需求”，運用質量功能展開（QFD）與滿意度分類（Kano模型）理論對系統質量特性進行提取和定位研究，旨在幫助企業識別學習者需求和影響學習者滿意的質量特性，為提升系統設計質量提供信息參考和有效方法。

研究首先根據QFD理論中質量屋（HOQ）構建技術中質量特性展開的方法，對學習者需求進行個性化語言學習系統質量特性的轉換與提取，得到資源、過程和環境3類影響因素的22項質量特性，包括趣味性、時效性、豐富性、分類性、優質性、準確性、分級別、功能性、引導性、互動性、個性化、主動性、智能性、便捷性、友好性、響應性、穩定性、交互性、經濟性、兼容性、擴展性和安全性。然后根據學習者對質量特性的重要度需求意見，將22項質量特性分為非常重要（準確性、安全性等9項）、比較重要（分類性、時效性等6項）和一般重要（互動性、主動性等7項）三個級別。最后結合Kano模型，將質量特性分為魅力型（主動性、趣味性、智能性和個性化）、期望型（擴展性、友好性等13項）和理所當然型（準確性、安全性等5項）三個層次，從學習者滿意度方面對質量特性進行了進一步定位和動態變化預測。研究表明，質量特性的重要度分類和滿意度分級具有一定的關聯性，但并不完全一致，重要度高的質量特性的滿足程度與滿意度水平的提高程度無直接影響，卻與不滿意程度有直接關系；而學習者滿意度的提高與學習者的期望程度有關，特別是系統提供的學習者想不到的意外驚喜更能提高滿意度。

在與相關企業進行探討時，企業也非常認可這種方法的科學性和有效性。但由于多數企業在進行系統研發時，由于缺少有效的方法和質量管理專家，往往無法對學習者需求的系統質量進行有效控制。本研究從產品設計質量管理的角度，將QFD與Kano模型理論集成運用到個性化語言學習系統的設計過程中，提高了系統設計過程對學習者需求定位的準確性和科學性，為企業提供了解決學習者需求科學轉化和合理定位的有效方法。研究不足在于，調查樣本僅選取限于一所高校，存在一定的局限性，如果能夠在更大范圍、不同層次、不同外語課程安排的學校中進行抽樣調查的話，那么質量特性的定位將會更加準確地反映高校學習者對系統的質量需求。另外，限于篇幅，本研究僅從學習者需求調查的統計數據對其進行重要度分類。實際上由于質量特性之間存在各種相互影響關系，所以在重要度定位時應結合相關性進行權重分配，將會進一步提高系統設計質量規劃的準確性，在后續研究應進一步深入。