基于能力需求匹配模型的老年圖標設計

張寧，王倩穎

基于能力需求匹配模型的老年圖標設計

張寧1，王倩穎2

（1.山東科技大學，青島 266590；2.山東財經大學東方學院，泰安 271000）

現有圖標語義與設計元素之間通常缺乏明確的對應關系，導致老年用戶在辨識圖標語義時常因心智能力不足而遇到困難，需要平衡老年用戶圖標辨識能力與產品施加給用戶的挑戰(zhàn)之間的關系，并搭建設計師與用戶之間的溝通橋梁。前期以心流理論和能力需求匹配梯度模型為基礎，將家電圖標按照認知方式進行分類收集。后期進行老年語義認知能力評估測試，具體闡述用戶能力與圖標認知效率的聯系。建立老年認知能力需求匹配梯度，通過洗衣機“手洗模式”圖標設計，對該梯度的有效性進行驗證。在設計多樣性的要求下，在圖標設計時可優(yōu)先選擇能力余裕范圍，適度選擇能力適配范圍，避免選擇用戶能力不足范圍，從而為老年人提供更多元的設計選擇。

心流理論；能力需求匹配模型；執(zhí)行方式；語義距離；老年人

圖標是用戶與產品之間的溝通橋梁，圖標設計的首要階段是設計師將需要操作的信息編碼成用戶可解碼的符號[1]，通過用戶的語義認知能力對圖標含義進行理解與執(zhí)行?，F有圖標語義與設計元素之間通常缺乏明確的對應關系，導致圖標符號表達含義時沒有特定的難易標準。尤其是60歲以上的老年人群，其心智空間旋轉能力更弱，辨識圖標含義時往往因自身能力不足[2]而感到焦慮。研究表明，優(yōu)秀的圖標設計應使用戶的解碼過程更加流暢，用戶應盡可能久地沉浸于心流狀態(tài)[3]，因此，如何平衡老年用戶能力與產品施加給用戶的挑戰(zhàn)是一項重要的課題。

1 能力需求匹配梯度模型

心流（Flow）理論是積極心理學的重要概念，由匈牙利裔美國心理學家Mihaly Csikszentmihalyi提出[3]。目前，心流理論廣泛運用于體驗設計、游戲、教育等領域[4]。心流是一種完全沉浸于某項活動的興奮、愉悅的感覺，當用戶心流水平越高，越會繼續(xù)求得這種滿足的感受，對產品或體驗逐漸產生依賴，從而提升了產品、游戲的吸引力或教育的有效性。三頻道心流模型和能力需求匹配梯度模型見圖1。1975年，Csikszent-mihalyi提出三頻道心流模型[5]，該模型包含個人具備的技能、遇到的挑戰(zhàn)2個層面，見圖1a。當面臨的挑戰(zhàn)高于個人技能時，人會因為任務難度過高而產生焦慮感。相反，當個人技能高于面臨的挑戰(zhàn)時，人會因為任務過于簡單而感到無聊。只有個人技能和面對的挑戰(zhàn)兩者相互平衡時，人既可以體驗一定的挑戰(zhàn)又可以產生戰(zhàn)勝挑戰(zhàn)的愉悅感。精神高度興奮即進入心流通道，這也被認為是一種最佳體驗。總之，找到個人能力與任務挑戰(zhàn)的平衡空間是心流理論的整體目標[6]。

能力需求模型由劍橋大學Clarkson教授于2003年提出[7]，屬于產品設計范疇。能力體現于用戶自身的感知、認知和執(zhí)行水平，需求體現于產品特征，當用戶能力和產品需求達到相對平衡時，交互活動就可以順利完成。針對能力需求關系，更多學者展開了深入研究。如Macdonald等[8]通過評估用戶生理能力，開發(fā)出“視覺交通燈”，通過紅、黃、綠3種色彩可以直觀地展示人體能力和產品需求的相關性；Muncert等[9]設計了一款任務能力等級工具，可根據不同能力等級的用戶來提供差異化服務需求策略；Tenneti等[10]建立用戶視、聽、觸覺能力數據庫，幫助設計師做出更具包容性的決策?？傊?，在產品創(chuàng)新設計過程中，用戶能力和產品需求之間的匹配度需要被考量和評估，以實現順暢的交互過程和良好的用戶體驗。

結合符號學、設計心理學和用戶體驗等相關學科，以三頻道心流模型[5]、信息加工機制[11]和現有能力需求模型[7,12]為基礎，提出面向產品創(chuàng)新設計的能力需求匹配梯度模型。其中“能力”代表用戶維度，指用戶使用產品時所具備的技能?！靶枨蟆贝懋a品維度，指用戶使用產品所面臨的挑戰(zhàn)。與心流模型三頻道[5]相對應，該模型將用戶能力范圍劃分為3個空間，包括能力不足范圍（紅色）、能力適配范圍（黃色）和能力余裕范圍（綠色），見圖1b。在能力不足范圍內，用戶操作產品時面臨的挑戰(zhàn)高于個人能力，易產生挫敗感。在能力余裕范圍內，用戶操作產品時面臨的挑戰(zhàn)低于個人能力，操作輕松、簡單，但容易產生無趣感。在能力適配范圍內，用戶既感到一定的挑戰(zhàn)又可以體驗操作的樂趣。該模型的理論目標為，在產品創(chuàng)新設計時，用戶能力與產品帶來的挑戰(zhàn)應維持一定的平衡。由于受到生產成本、技術手段和使用頻率等條件的制約，用戶與產品的各類功能在整個交互過程中，可以在能力余裕范圍（綠色）和能力適配范圍（黃色）內波動。當某些功能生產成本充足或用戶使用頻率高時，可以采用綠色范圍，此時用戶操作輕松且舒適。當某些功能作為個性化賣點或成本不足時，可以采用黃色范圍作為修正量，此時用戶接受一定的挑戰(zhàn)。然而，設計師應避免任何功能造成用戶能力不足的紅色范圍。

通過構建面向老年人圖標的創(chuàng)新設計的認知能力需求（紅、黃、綠）匹配梯度，使家用電器類圖標的辨識需求與老年用戶能力相匹配。研究共分3個階段，首先，從圖標語義認知方式入手，根據執(zhí)行方式和語義距離進行分類圖標收集。其次，評估老年用戶圖標辨識認知能力范圍，根據測試結果構建用戶認知能力梯度，總結針對該模型的圖標匹配原則與設計方法。最后，通過洗衣機“手洗模式”圖標設計案例對該梯度模型的可靠性進行驗證。

圖1 三頻道心流模型和能力需求匹配梯度模型

2 語義認知方式與圖標設計

用戶與產品交互不同于瞬時的人際溝通，如果用戶不理解設計師傳遞的信息則無法對產品進行直接的反饋。目前針對圖標形態(tài)設計要素的研究十分常見，但是圖標語義轉換對用戶行為認知影響的研究還不足。由于圖像間語義關系的共通性受到個人經驗及推理能力等因素的影響，圖像意義傳達容易產生誤判問題。通過符號學[13]、認知心理學[14]等理論研究，將圖標設計從語義認知的角度劃分為執(zhí)行方式認知和語義距離認知。

2.1 執(zhí)行方式認知

圖2 執(zhí)行方式和語義距離圖標示例

2.2 語義距離認知

語義距離通過圖像單位間的相似緊密屬性進行含義表達[17]。學者Rogers（1989年）[18]通過圖標形式和功能，確定4種語義距離分類：“一致”圖標，圖示形象與目標含義具有高度相似性，如用“滾落的石頭”代表路標“落石”功能，見圖2e；“范例”圖標，利用某一典型屬性代表整個含義，如用“刀叉”代表“餐廳”功能，見圖2f；“象征”圖標，在高層次上進行抽象表達，需要用戶推理辨識，如利用“玻璃酒杯”表達“脆弱”含義，再經過邏輯推理代表“輕拿輕放”，見圖2g；“無關”圖標，符號與目標含義之間無任何相似性，依照約定俗成的規(guī)定或經驗來理解含義，如利用“三角形和三圓環(huán)”代表“生物危害”，見圖2h。

2.3 圖標元素收集

針對老年人較為熟知的家用電器類圖標，按照執(zhí)行方式和語義距離架構方式進行分類交叉收集。執(zhí)行方式分類包括“名詞”“動詞”“名詞+名詞”“名詞＋動詞”圖標；語義距離分類包括“一致”“范例”“象征”“無關”圖標。每類圖標交叉收集各2個，共32個，見圖3。例如，“電量”“火鍋”屬于執(zhí)行方式“名詞”且屬于語義距離“一致”；圖標“冬夏模式”“智能醫(yī)生”屬于執(zhí)行方式“名詞+名詞”且屬于語義距離“象征”；圖標“輕搖輕放”“預約”屬于執(zhí)行方式“動詞”且屬于語義距離“象征”。整理好的32個圖標將用于老年人語義認知能力的評估測試。

3 老年認知能力需求匹配梯度

3.1 語義認知能力評估測試

針對前期收集的圖標采取4×4×2兩因素被試內設計實驗，具體為“4執(zhí)行方式（名詞、動詞、名詞+名詞、名詞+動詞）×4語義距離（一致、范例、象征、無關）×2（每組2個圖標）”共32個圖標進行隨機辨識測試。

招募試驗老年被試者30名，年齡均在60～80歲（平均年齡Mean=71.3，標準差SD=3.57），矯正視力均正常，均為初中以上學歷。測試通過圖標意義來辨識任務，由心理學實驗軟件E-prime進行編寫，見圖4。首先，呈現試驗指導語，隨后屏幕中心每次顯示一個7 cm× 7 cm的正方形圖標，顯示時間為3 000 ms。其次，被試者大聲說出理解到的圖示含義，測試員通過視頻對用戶作答進行記錄，一組圖標測試結束后按回車鍵跳至下一頁并顯示新的刺激物。為降低干擾效應的影響，題目次序以隨機的方式排列，練習3次后進入正式的循環(huán)測試，直至32個圖標均出現一輪后測試結束。

3.2 認知能力梯度結果與分析

測試員記錄并統(tǒng)計老年被試者的圖標辨識正確率（ACC，Accuracy）和反應時間（RT，Reaction Time），通過ACC、RT數據結果來評定最終表現，并利用社會科學統(tǒng)計軟件包SPSS對試驗結果進行統(tǒng)計分析。老年語義認知能力需求匹配梯度見圖5。

圖3 語義認知分類下的圖標元素收集

圖4 語義認知能力評估測試

圖5 老年語義認知能力需求匹配梯度

3.2.1 執(zhí)行方式能力需求匹配梯度

執(zhí)行方式的4類圖標的主效應顯著，見圖5a。“名詞”圖標辨識正確率ACC均值為0.756，反應時間RT均值為3 324 ms，“名詞+名詞”圖標辨識正確率均值ACC為0.747，反應時間RT均值為4 567 ms。其中，“名詞”與“名詞+名詞”操作績效差異不顯著（>0.05），但“名詞”與“名詞＋動詞”差異顯著（<0.05），其中“名詞＋動詞”圖標的操作RT最長為6 689 ms，ACC最低為0.663，“動詞”圖標ACC和RT績效處于中間層面。通過用戶訪談得知，“名詞”與“名詞+名詞”圖標辨識較為直接、簡單，“動詞”圖標需要人們通過靜止的圖標來想象動作發(fā)生的步驟[19]。用戶認為在“動詞”圖標辨識時可以感到挑戰(zhàn)的樂趣，在“名詞＋動詞”這類多元素組合圖標辨識時，則感到難度過大而無法接受。從認知心理學角度進一步證實該結論，由于“名詞”圖標所表征的客體是靜態(tài)的，所以通過圖片進行語義特征的提取比較容易。相比之下，“動詞”圖標認知比較抽象，動作關系本身相似性極高且轉瞬即逝，認知過程相對復雜，因而人天性存在名詞認知偏向[20]。同時，“名詞＋動詞”這類多元素組合經常在多樣化的場景下出現，需要用戶忽略無效的情境并抽離出動作方式，整個過程更加困難、多變。

根據測試結果，執(zhí)行方式“能力需求”匹配梯度可歸納如下：“名詞”和“名詞+名詞”圖標為能力余裕范圍（綠色）；“動詞”圖標為能力適配范圍（黃色）；“名詞＋動詞”圖標為能力不足范圍（紅色），見圖5a。由此可見，為老年人群設計的圖標建議使用“名詞”與“名詞+名詞”的架構方式。同時，根據用戶多樣化需求可適度選擇“動詞”的架構方式，盡量避免選擇“名詞＋動詞”的架構方式。

3.2.2 語義距離能力需求匹配梯度

根據測試結果，語義距離“能力需求”匹配梯度可歸納如下：“一致”圖標為能力余裕范圍（綠色）；“范例”與“象征”圖標為能力適配范圍（黃色）；“無關”圖標為能力不足范圍（紅色），見圖5b。因此，為老年人群設計的圖標建議使用“一致”的架構方式，同時，根據用戶多樣化需求可適度選擇“范例”與“象征”的架構方式，盡量避免“無關”的架構方式。

4 語義認知能力需求匹配梯度驗證

以老年用戶需求為出發(fā)點，利用語義架構方法對洗衣機“手洗模式”功能進行圖標設計，通過進一步考察不同架構方式對老年用戶交互效率的影響，對前期得出的能力需求匹配梯度的有效性進行驗證。過程分為2個步驟：“手洗模式”圖標語義架構設計；用戶認知能力需求匹配梯度驗證。

4.1 圖標語義架構與視覺設計

4.1.1 圖標語義架構法

傳統(tǒng)圖標設計包含4個典型步驟。①圖標分析調研。圍繞圖標含義進行特征提煉，對圖形元素進行搜集。②圖標架構設計。根據圖形元素進行排比架構。③圖標視覺設計。根據搭配好的圖標架構，結合產品應用場景、用戶使用需求、屏幕清晰度等因素，生成一個圖標方案與多個圖標參考方案。④圖標方案確定與評價。圖標設計完成后需要進行用戶參與性測試，以挑選出適合用戶群體的圖標。然而，傳統(tǒng)的圖標架構過程往往取決于設計師的經驗，缺乏固定的標準。圖標語義架構法見圖6，其強調在原有傳統(tǒng)架構過程中特別加入圖標語義距離和執(zhí)行方式因素，將搜集到的不同圖形素材元素，利用語義執(zhí)行方式和語義距離梯度進行差異化搭配，以此確定圖標方案的基本架構，②—1與②—2屬于圖標設計過程的關鍵步驟。

步驟②—1，根據不同用戶群體、核心/非核心功能需求進行具體執(zhí)行方式的配置，包括“名詞”“名詞+名詞”“動詞”“名詞+動詞”。除少數例外，在圖標執(zhí)行方式設計時應首先將動詞元素通過名詞符號進行轉換表達。例如，需要表達“瘦”時，可以畫一個瘦的人或很薄的圖形。需要表達動詞短語時，則可采用“名+名”的方式，即通過2個名詞化圖形來表達。

步驟②—2，確定好圖標執(zhí)行方式后，將圖標元素進行合理地選擇和搭配，并根據不同的功能需求和用戶科技熟悉程度對語義距離進行配置，包括“一致”“范例”“象征”“無關”。其中，不同方式之間可以選擇主體元素或輔助元素來搭配。

圖6 圖標語義架構法

4.1.2 “手洗模式”圖標設計

按照圖標語義架構法，對洗衣機“手洗模式”進行設計，見圖7。將搜集到的不同圖形素材，利用語義執(zhí)行和語義距離因素進行差異化搭配。首先，進行執(zhí)行方式的架構，將動詞“洗”進行名詞化轉換，優(yōu)先利用“手、肥皂、水”等名詞來表達含義，分別架構①“手”—“名詞”和②“肥皂水滴”—“名詞+名詞”圖標。利用動詞“擰擠”這一動作符來表達“洗”的行為狀態(tài)，分別架構③“擰擠”—“動詞”圖標和④“擰擠T恤”—“名詞+動詞”圖標。其次，進行語義距離的架構，得出⑤“手入水盆”—“一致”圖標、⑥“禁止機洗”—“范例”圖標、⑦“輕柔內衣”—“象征”圖標、⑧“星光樹葉”—“無關”圖標。最后，對得到的8個風格統(tǒng)一的設計方案進行統(tǒng)一處理。

4.2 用戶認知能力需求匹配梯度驗證

針對8個圖標設計方案，招募20名65歲以上的老年人（平均年齡mean=74.6，標準差SD=3.02）進

行可用性測試。SPSS數據分析結果表明，如圖7“交叉評價”欄所示，操作績效位列前2位的圖標為②和⑤，正確率均>0.85，反應時<3 500 ms；分別為圖標②“肥皂+水滴”對應“范例/名+名”、⑤“手+水盆”對應“一致/名+名”。結合用戶訪談可知，當圖標屬于認知“能力需求”匹配梯度中綠色/黃色架構范圍時，老年人辨識正確率較高（通常高于0.6）且用戶相對輕松。

操作績效位列后2位的圖標為④和⑧，正確率均<0.4，反應時>7 000 ms。分別為圖標④“擰擠T恤”對應“名+動/范例”、圖標⑧“星光+樹葉”對應“無關/名+名”。結果顯示，圖標④和⑧為執(zhí)行方式“名詞+動詞”或語義距離“無關”，這表明一旦圖標屬于認知“能力需求”匹配梯度中紅色架構范圍時，老年人辨識正確率很低（通常低于0.5），且難度過高讓用戶無法接受。由此可見，通過“手洗模式”圖標設計測試，驗證了“能力需求”匹配梯度的應用性，其結果也適用于其他類似的圖標設計。

圖7 “手洗模式”語義架構與可用性測試結果

5 結語

在現有的圖標設計領域，多數學者只是直接給出理想的設計標準，結論常常具有單一性。以上研究基于符號學與心流理論，得出老年語義認知能力需求匹配梯度。該研究成果具有普適性，適用于更多場景下的智能界面老年圖標設計，包括家居、出行、通訊、醫(yī)療產品等。

[1] 王雪皎. 圖標特征識別強弱的原型匹配模型研究[J]. 裝飾, 2018, 305(9): 100-102.

WANG Xue-jiao. Research on Prototype Matching Model of Icon Feature Recognition Strength[J]. Zhuang-shi, 2018, 305(9): 100-102.

[2] 尹麗仙, 吳鳳林. 針對老年用戶的包容性設計研究[J]. 包裝工程, 2015, 36(14): 128-131.

YIN Li-xian, WU Feng-lin. Inclusive Design for Old Users[J]. Packaging Engineering, 2015, 36(14): 128- 131.

[3] 冉俐雯, 劉翔平. 流暢體驗理論模型探索[J]. 求索, 2013(6): 112-114.

RAN Li-wen, LIU Xiang-ping. Fluid Experience Theory Model Exploration[J]. Qiusuo, 2013(6): 112-114.

[4] 米哈里·契克森米哈賴. 心流: 最優(yōu)體驗心理學[M]. 北京: 中信出版社, 2017.

CSIKSZENTMIHALYI M. Flow: The Psychology of Optimal Experience[M]. Beijing: Zhongxin Press, 2017.

[5] CSIKSZENTMIHALYI M. Flow and the Foundations of Positive Psychology Motivation and Creativity: Towards a Synthesis of Structural and Energistic Approaches to Cognition[M]. Springer Netherlands, 2014: 209-226.

[6] 賀薔錕, 何人可. 基于心流理論的移動學習應用交互設計研究[J]. 包裝工程, 2018, 39(4): 188-192.

HE Qiang-kun, HE Ren-ke. Interaction Design of Mobile Learning Application Based on the Flow Theory[J]. Packaging Engineering, 2018, 39(4): 188-192.

[7] GONZALEZ I, MORER P. Ergonomics for the Inclusion of Older Workers in the Knowledge Workforce and a Guidance Tool for Designers[J]. Applied Ergonomics, 2016(53): 131-142.

[8] MACDONALD A S, LOUDON D, ROWE P J, et al. Towards a Design Tool for Visualizing the Functional Demand Pladce on Older Adults by Everyday Living Tasks[J]. Universal Access in the Information Society, 2007, 6(2): 137-144.

[9] MUNCERT E S, BICKFORD S A, GUZIC B L, et al. Enhancing the Quality of Life and Preserving Independence for Target Needs Populations through Integration of Assistive Technology Devices[J]. Telemed J E Health, 2011, 17(6): 478-483.

[10] TENNETI R, JOHNSON D, GOLDENBERG L, et al. Towards a Capabilities Database to Inform Inclusive Design: Experimental Investigation of Effective Survey-based Predictors of Human-Product Interaction[J]. Applied Ergonomics, 2012, 43(4): 713-26.

[11] 吳曉莉. 復雜信息任務界面的出錯—認知機理研究[D]. 南京: 東南大學, 2015.

WU Xiao-li. Error-Cognition Mechanisms of Task Interface Complex Information System[D]. Nanjing: Southeast University, 2015.

[12] 張寧. 面向產品創(chuàng)新設計的老年人能力匹配模型研究與構建[D]. 南京: 南京理工大學, 2018.

ZHANG Ning. Research and Construction of Elderly Capacity Equilibrium Model for Product Innovative Designing[D]. Nanjing: Nanjing University of Science and Technology, 2018.

[13] 趙毅衡. 符號學原理與推演[M]. 南京: 南京大學出版社, 2016.

ZHAO Yi-heng. Semiotics Principles & Problems[M]. Nanjing: Nanjing University Press, 2016.

[14] 邵志芳. 認知心理學[M]. 上海: 上海教育出版社, 2013.

SHAO Zhi-fang. Cognitive Psychology[M]. Shanghai: Shanghai Educational Publishing House, 2013.

[15] 李叢, 張清芳, 蘭天一. 影響動作圖畫命名的因素及其神經機制[J]. 心理學進展, 2018, 8(4): 662-669.

LI Cong, ZHANG Qing-fang, LAN Tianyi. The Predictors of Action Picture Naming and Its Neural Mechanisms[J]. Advances in Psychology, 2018, 8(4): 662-669.

[16] NAKAMURA C, ZENG T Q. A Taxonomy of Representation Strategies in Iconic Communication[J]. International Journal of Human-Computer Studies, 2012, 70(8): 535-551.

[17] MCDOUGALL S J P, CURRY M B, De B O. Measuring Symbol and Icon Characteristics: Norms for Concreteness, Complexity, Meaningfulness, Familiarity, and Semantic Distance for 239 Symbols[J]. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 1999, 31(3): 487-519.

[18] ROGERS, Y. Icons at Interface: Their Usefulness[J]. Interacting with computers, 1989(1): 105-117.

[19] 韓在柱, 舒華, 張玉梅, 等. 動詞特異性損傷的原發(fā)性進行性失語個案[J]. 中國組織工程研究, 2005, 9(4): 58-59.

HAN Zai-zhu, SHU Hua, ZHANG Yu-mei, et al. A Primary Progressive Aphasic Patient with Verb Specific Deficits[J]. Journal of Clinical Rehabilitative Tissue Engineering Research, 2005, 9(4): 58-59.

[20] GILLETTE J, GLEITMAN H. Gleitman, L., & Lederer, A[J]. Human simulations of Vocabulary Learning. Cognition, 73(2): 135–176.

[21] GOONETILLEKE R S, SHIH H M, HUNG K O N, et al. Effects of Training and Representational Characteristics in Icon Design[J]. International Journal of Human-Computer Studies, 2001, 55(5): 741-760.

Icon Designing Based on Ability Demand Matching Model for the Elderly

ZHANG Ning1, WANG Qian-ying2

(1.Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China; 2.Dongfang College, Shandong University of Finance and Economics, Tai'an 271000, China)

There is a lack of clear correspondence between the existing icon semantics and design elements, which leads to the difficulty for elderly users in identifying icon semantics due to their lack of mental ability. To balance the “ability” of icon identification of elderly users and the “challenge” imposed by the product, and to build a bridge of icon identification and communication between designers and elderly users, and, based on the flow theory and the ability and demand matching gradient model, household appliance icons were classified and collected according to the cognitive mode. In the later stage, the semantic cognitive ability evaluation test was carried out for elderly users, and the relationship between user ability and icon cognitive efficiency was elaborated. An “ability-demand” matching gradient model is constructed for elderly users, and the effectiveness of the gradient is verified by the icon design evaluation of “hand wash mode” of a washing machine. With the requirement of design diversity, excess region of actual capacity can be selected preferentially in icon designing. A proper preference of in-capacity regions provides the elderly with more diverse designing options. Inadequate region should be avoided.

flow model; ability demand matching model; semantic distance; execution mode; elderly

TB472

A

1001-3563(2022)06-0103-07

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.06.014

2021-11-14

教育部人文社會科學研究青年基金（21YJCZH218）；山東省藝術科學重點課題（QN202008245）；山東省藝術教育專項課題（ZY20201187）；教育部產學合作協同育人項目；山東科技大學優(yōu)秀教學團隊建設計劃資助項目（JXTD20170509）

張寧（1987—），女，博士，講師，主要研究方向為工業(yè)產品設計。