【关键词】翻转课堂；慕课；课程设计；案例分解
翻转课堂，就是在信息化环境中，教师提供以教学视频为主要形式的学习资源，学生在上课前完成对教学视频等学习资源的观看和学习，师生在课堂上一起完成作业答疑、协作探究和互动交流等活动的一种新型的教学模式[1]。翻转课堂模式对传统的课程设计产生巨大的冲击，本文尝试借鉴翻转课堂理念在课程设计理念、内容、实践方式上进行了创新性设计模式，并将该模式用于《产品逆向设计》课程设计中[2]。
1 课程案例（项目）描述
1.1 案例（项目）内容简介
根据车载多用途物品架前期采集的激光点云数据，完成物品架各零件的逆向造型设计及物品架的装配、效果图与零件数据格式的转换。以“车载多用途物品架” 为载体，经整合教学内容等教学化提炼与处理后，设计工作任务。以实现产品逆向设计技能掌握，同时融入工业产品设计理念，逆向造型与图形处理技术。
1.2 案例（项目）选择理由
该案例具有典型的代表意义，案例是由多个零件组合而成，其零件结构典型、能较全面地覆盖产品造型设计知识的应用；案例工作量适当，可操作性强，易于学生掌握。通过本案例的学习可以使学生掌握逆向设计软件的操作，以及提升产品造型设计的能力。能使学生更加直观地掌握UG软件界面和操作步骤，使学生生动、形象地掌握逆向反求工程技术的精髓与实际操作技能。
2 课程设计案例结构
课程设计案例包含以下三个子项目，每个子项目对应相应的任务，将案例分解后以子项目为任务驱动教学。
2.1 子项目一
车载多用途物品架模型测量数据导入。对应任务的内容有：车载多用途物品架产品拓朴结构及功能分析；车载多用途物品架测量数据的导入。
2.2 子项目二
车载多用途物品架零件实体模型创建。对应任务的内容有：饮料锁扣模型创建；支撑架实体模型创建；锁扣实体模型创建；烟灰盒实体模型创建；活动壳实体模型创建；底座实体模型创建；外壳实体模型创建；活动盒实体模型创建；烟灰架实体模型创建。
2.3 子项目三
车载多用途物品架实体模型装配与格式转换。对应任务的内容有：车载多用途物品架实体模型装配；车载多用途物品架实体模型的格式转换与导出。
3 课程组织与实施
课程以大案例贯穿整门课程，将案例分解后以子项目为任务驱动教学，让学生实现自主学习，体验学做一体的新教学模式。
课程的教学方法主要采用大案例的分解，把“车载多功能物品架”分解为9个零件，即饮料锁扣、支撑架、锁扣、烟灰盒、活动壳、底座、外壳、活动盒、烟灰架，完成以上9个零件的逆向设计，并制定相应的教学任务，让学生在完成任务中掌握逆向设计技术中需要掌握的曲线造型、曲面造型与实体造型相关技能。在学生学习的过程还将融入先进的工业设计理念与图形处理技术等。
4 教学活动设计
本课程的慕课网络课程已在超星慕课网站上，本慕课课程只需连接上校园网就可以打开，在教学过程中，学生通过使用个人学号进行注册，选择相应的班级，选择相应课程，就可以开始使用网络课程中的教学资源进行相关学习活动[3]。
4.1 课前准备活动
4.1.1 教师活动
（1）分析教学目标，制作学习任务单。教师设计的学习任务单有效地组织起“翻转课堂”，帮助学生在课前明确自主学习的内容、目标和方法，以表单为呈现方式的学习路径文件包，学生根据个人需要有一个自定进度的学习，即让每个学生按照自己的步骤学习，取得自主学习实效。
（2）制作教学视频和课件并。视频和课件是教师通过对教学目标的分析，通过视频和课件的形式把知识传递给学生。教师通过网络教学平台组织和呈现教学视频和课件教学资源。
（3）布置针对性课堂练习。课堂练习是教师针对教学视频和课件中所讲的知识，为了加强学生对学习内容的巩固并发现学生的疑难之处所设置的，教师可以通过学生所做的练习的反馈情况时刻了解学生实际的学习情况[4-5]。
4.1.2 学生活动
（1）根据教师给出的学习任务单，进行相应的学习活动。如观看视频及学习课件等，在观看教学视频和课件的过程中，学生遇到不懂的地方可以做笔记，把自己不懂的问题带到课堂，这样学生可以完全掌控自己学习的步调。
（2）做针对性课堂练习。学生通过做适量的课堂练习，发现自己的疑难之处，在学习过程中记录自己遇到的难题，可以通过教学平台自己的难题，或者等上课时在课堂中提出问题，同学之间也可以进行互动，彼此交流收获，进行互动解答[6]。
4.2 课中教学活动
在课中教学环节中，教师不仅提供教学视频以及其他资源，检查学生学习视频和课件情况，还提供在线辅导。学生提出疑难问题，教师答疑解惑，师生之间充分互动交流。在对课前视频中知识点再度梳理的基础上，补充板书和电子文档等的学习资源，满足学生多方面的学习需要，并根据网络中学生集中反馈的问题进行集体讲解，排除大部分学生的疑点和难点。学生可以通过报告会、展示会、辩论赛或者小型的比赛等形式交流学习心得、体会，经过独立探索和合作交流后，完成个人或者小组的成果，在此过程中享受学习所带来的乐趣，并发现自己的不足，吸取他人的优点[7]。
4.3 课后学习反思
课后教师和学生通过慕课网站及其他方式留言互动，共同讨论本次课的相关主题内容，进一步学习反思。教师根据反馈的效果对课程进行进一步的优化设计，如课前学习资源的增减，课堂教学活动的顺序的安排，教学活动时间的长短等，以提高本课程教学（下转第64页）（上接第47页）效果[8]。
5 结语
本研究以《产品逆向设计》课程为例，开发了“车载多用途物品架”的课程案例，构建了大案例一案到底的课程案例结构，研究了慕课网络平台的课程实施与教学组织，构建了基于翻转课堂理念的教学活动设计。
【参考文献】
[1]钟晓流，宋述强，焦丽珍.信息化环境中基于翻转深觉理念的教学设计研究[J]. 开放教育研究，2013（2）：58-64.
[2]房毅，张先梅，钟，等.基于“慕课”的物理类微课程设计探索[J].物理与工程，2014，24（3）：60-63.
[3]杨小龙，何美丽.基于“MOOCs”（慕课）的机械原理课程教学改革[J].现代企业教育，2015（2）：440.
[4]陈晓菲.翻转课堂教学模式的研究[D].华中师范大学，2014，5.
[5]侍松门.基于MOOC的大学英语微课教学系统研究[J].江苏开放大学学报，2014（3）：37-41.
[6]翻转课堂理念的课程设计与开发[D].广西师范学院，2016，6.
为了培养学生设计创新能力，依据HAT・CDIO培养模式对“产品设计方向”的主干课程进行群化设计划分为历史人文精神塑造课程群、交互界面设计课程群、产品设计课程群、基础技术课程群和通识课程群等，以一门立体构成课程建设为例按照学习认知规律构建网络课程来提升学生学习兴趣；利用信息网络平台拓展学生视野，采用项目实训和小组公关等方法进行产品实训，训练学生的设计创新能力以提升学生的就业竞争力。经过实践取得一定效果。
关键词：
创新能力 产品设计方向 课程群
前言
创新是指以现有的思维模式提出有别于常规见解为导向，利用现有的知识和物质，在特定的环境中，满足社会需求而改进或创造新的事物、方法、元素、路径、环境，并能获得一定有益效果的行为。结合工业设计人才的社会需求，着力于培养专业人才的可持续发展能力，不仅要求学生具有广博丰厚的基础知识，运用这种知识的能力，还要求具有创新意识、合作能力与团队精神。基于这样的人才观，架构“产品设计方向”的课程群，对教学计划中的课程进行系统的研究、归纳、总结，立足于产品设计方向的核心课程，将紧密相关的课程进行系统优化，使之满足工业设计专业人才的知识结构体系的需要，以课程知识的交叉融合、实践教学环节的有效衔接形成系统的教学体系，使学生实践动手能力、创新意识、参与意识、自主学习的积极性得到充分培养，实现产品造型设计与工程技术相结合的综合训练目的，以此培养工业设计专业人才的综合素质。
1.创新能力的内涵
创新能力是运用已有的知识和理论，在科学、艺术、技术和各种实践活动领域中不断提供具有经济价值、社会价值、生态价值的新思想、新理论、新方法和新发明的能力。创造力是学生的核心竞争力，是以个^专长为核心知识、能力、素质等方面的综合体，是其综合素质的集中体现。
创新能力的培养是高等教育的发展趋势；就业能力是大学生核心竞争力的主要动力，创新意识和创造能力是大学生核心竞争力的重要要素。这是大学生核心竞争力的灵魂。如何提升学生的创新能力是产品设计方向课程群建设的必须考虑的问题。
案例一可折叠购物篮。从收纳和节省空间角度考虑：在形态和选材设计中从折叠水杯中获得灵感，运用TRIZ理论中的复制原理设计一款长方形可1申缩的购物篮。实用新型专利的获得认同了学生的设计。
案例二公司网页设计。学生在校期间为各类公司设计网站展示页，设计创新的不竭来源在于每天上网浏览2小时网页，保证设计的网页跟上社会的发展。各类设计方案的被采纳是学生的设计获得认可。
正如TRIZ理论中描述产品设计是要解决问题。解决常规问题的设计是常规设计，解决发明问题的设计是创新设计。所以解决问题是有方法的，获得认可是学生持续设计的动力。
2.产品设计方向课程群模式的设计
结合人才培养目标的“HAT-CDIO”模式，即“Humanity-Art-Technology・CDIO”其内涵是：“祟尚人文精神、艺术与技术交融、创造与执行并举”。“CDIO”代表构思、设计、实现和运作，它以产品从研发到运行的整个周期为载体，让学生以主动的、实践的、课程之间有机联系的学习方式。在产品设计过程中渗透人文精神与艺术修养，以艺术激活产品创新的灵感，以人文精神的博大精深滋养设计师的人格魅力，建成“HAT-CDIO”应用型人才培养模式。在该模式的指导下研究在产品设计方向课程群教学环节中以创新能力和创业能力培养为目标，采用大学生科技立项、“导师制”指导等模式积极研究，充分利用大学生行为在个体和群体两方面互相促进影响的作用，充分利用大学生群体中的从众心理，使榜样的力量形成强大的示范效果和导向作用，培养出创新能力和创业能力优秀的大学生群体，达到提升学生就业能力的目标。
2.1课程群的分类
深入探究不同年级学生对应逐渐递进技能学习目标，在“HAT”指导下，课程设置以工业设计史为引领的包含中外美术史、中外工艺美术史、设计美学、产品设计欣赏等“历史人文精神塑造课程群”；以艺术审美为目标的色彩构成、平面设计理论基础、广告设计、文字与标志设计、CI设计、产品交互设计等“交互界面设计课程群”；以培养学生设计创新能力建设为目标的产品造型基础、产品交互设计、产品语义设计、产品开发设计等“产品设计课程群”；形成设计表达展示课程群、基础技能课程群、建模软件课程群等基础技术课程群以及高数、英语、力学、思想教育等的通识课程群。每一课程群的建设从培养目标入手，从授课内容、授课方法、授课学时，考核方式、先后课程间的衔接等问题教师们集体研究讨论，解决了课程间断档和交叉重叠的问题。依据不同教学目标建立不同课程群，培养学生的人文精神、艺术熏陶和科学技术。从而构建能够有力提高人才培养质量的课程群模式。
2.2产品设计课程群建设
“产品设计”作为该课程群的主干课程，提供给学生运用其它相关课程所授知识、理论、技能的运用空间，是学生系统学习产品设计方法，开展创新思维，理论联系实际开展系统设计实践的有效途径。强化课程教学环境，发挥课程群的集群优势，―方面依托本科教学专业建设的教学环境，为专业实践教学，建构更为有利的实验硬件设施；另―方面，利用Internet网络平台，建设网络教学、师生交流，乃至国际交流的网上通道。
在以往的产品设计课程教学过程中，只注重产品设计的视觉化、审美化、表象的材质变化，缺乏与实际的联系，缺乏对产品使用功能的开发研究，缺乏对生产环节的研究。为增加产品设计教学的深入性和系统性，拟将教学课程设置为产品设计三个单元和产品造型设计基础、造型材料与工艺、计算机辅助设计教学有机组合，更注重使产品符合设计过程实现、生产、使用的基本规律，使设计表现更规范、合理，注重产品材质的选择与实际产品性能、功效及其加工生产相结合。从草图构思到效果图，从工程图到模型制作，从模型制作到产品的生产加工和批量化生产，结合以产品的使用感受与体验历程，形成了一个理论到实践的完整、系统的、有机实践过程。同时，在产品设计中引入了计算机辅助设计，对CAD、Pro/E等软件的应用，给产品设计带来了新的、宽广的设计视野。具体研究方法如下：
1）建立了合理、科学的产品设计教学体系，即“理论一实验一项目实训”。将“项目实训法、小组攻关法”等教学方法运用到产品设计课程群建设中，让学生参与教师科研、大学生科研立项、竞赛项目、外观专利申请或生活实际设计。通过设计训练使学生将项目分析、设计到最终实现全过程中所需要的各种知识和技能有机融合，进而提高了学生实践能力调动学生学习主动性，解决了学生上课积极性不高，学习效率低的问题。
2）围绕提高学生的设计应用能力，注重交流，拓展学生视野。在教学中建立理论和实践的联系，案例教学法的教学除选用经典案例外，更多地聘请著名教授、设计师举办讲座，扩展师生的视野，促进教学的横向交流，增强院校间教学的横向交流，促进了教学水平的提高，同时也使学生的综合设计意识与视野得以提升。
3）组建师生设计团队。由教师带领学生组建专业设计团队，如功能设计小组、产品形态设计小组、三维建模组小组等，实践指导老师利用课余时间定期为专业设计团队进行授课和相关辅导。
2.3探索以能力培养为重点的课程建设
在“HAT・CDIO”培养目标的指导下，应用辐射式研究方法确定每个课程群中具体课程的教学方法与手段及每个实践教学环节的形式。以立体构成课程为例：立体构成网络课建设设置了“立体课堂、模型素材、经典案例”等9大模块，构成导引、理论学习、在线测试、案例学习、实践演示和师生互动一个完整的教学环路，如图1所示，立体构成的教学体系。立体课堂视频教学部分承担理论教学任务，是实现翻转课堂的基础保障。实践演示模块也采用了视频教学模式，涵盖实践教学体系中全部内容。模型素材模块用虚拟现实技术自主开发了大量交互演示课件。是对实践演示模块的深度拓展。分步式的教学设计和身临其境的学习体验，让学生熟练体验交互功能和配色功能，使学生有清晰地感性认识，激发学习兴趣，强化了设计感知能力。
2.4构建实施保障平台
1）搭建专业训练平台，注重设计理论与实际课题相结合。
CDIO的通用理论与工业设计专业特点的匹配既要结合又要创新，突出人文、艺术、技术相结合的专业特点。在实际教学实践中，根据综合化模式的产品设计性质，将专业训练分成三个平台，即为改良设计训练平台、创新设计训练平台和系列设计训练平台。基础性小课题是基础教学，一般可采用快题设计的方式，跟随课堂理论教学之后进行相关训练，特点是每个课题解决一个方面的问题。结合《产品设计I、II、III》三门课程进行循序渐进三个单元的综合性课题：基于工业设计方法论的来自生活实际的模拟课题和面向应用的社会实际课题；结合矿业院校的资源与技术优势在教学和科研中积极开展矿山机械、矿用安全装置等的开发和研究，毕业设计中也进行了平巷人车、多用安全帽、截割部试验台等实际项目的研究和设计。社会实际课题更有利于培养学生的设计应用能力。
2）实践基地建设，完善实践操作以提高实践教学质量。
学校研究与设计大赛和企业实践相结合，使学生的参赛作品和毕业设计能做到有的放矢来训练使“HAT-CDIO”教学理念和模式贯穿工业设计整个教学环节，使学生在校期间掌握设计、建模、制作和展示设计能力，力争实现零就业期。
学校实训中心和现代制造工程中心以及工业设计的实验室在实践教学中发挥很大作用，很好的服务于教学、学生实践、创新活动。能满足完成校内实践教学任务的需求。校外实践基地是实践性教学环节的重要场所，学生积极参加学校或社会举办的技能培训，提高学生的设计创新能力。
3）部分课程进行改革考核方式，着重培养应用能力。
以培养应用能力为主改革课程考核方式，寻求更合理、更全面的考核方式。
课程改革采用全过程考核方式。考核学生在学习过成中的态度以及对问题的理解以及最终解决问题的能力。即由平时课堂表现、课堂训练过程、课题设计结果评价、期末考试等组成。让学生明确成绩组成有效提高学生学习积极性，对出勤率提高有一定效果。
例如“工业设计史”教学中采用以学生为主体的教学方法，采用“平时20%+‘教’‘学’设计10%+项目研究20%+笔试50%”考核方式，使学生创新能力得到充分的发挥。
3.结论
服务设计包含了从概念发掘到产品销售整个过程，主要是规划服务当中的各项基本因素，以提高服务质量以及顾客的满意程度。当代服务设计应该是与商业背景，业务流程，市场需求等紧密结合，它并不是孤立的存在。同传统的设计相比，服务设计依赖于现代信息技术，战略创新以及用户需求分析尤为重要。例如，在双十一当中，尚品宅配通过天猫庞大的数据库了解到原本在其店铺角落当中没有打算主要推销的一款榻榻米颇得年轻朋友喜爱，点击量远远超过店铺内的主推产品，于是果断地将该产品定位主打产品进行推广，后来获得了大卖。服务设计强调的是以人为本，利用各种现代技术使顾客对产品有着最直观最全面的了解，增强其与产品之间的双向信息交流。在服务过程当中，若是让顾客自己控制服务过程，其不满度会大大下降，反之其满意度会上升。例如，在图书馆还书系统当中，即使顾客自己操作不当，但顾客对于自助式的服务也不会有过多抱怨。所以在家具交互展示设计当中，让顾客自己控制交互展示的过程，会加深其对产品的印象，减少不满。家具交互展示，首先要确定展示的产品，包括产品造型、色彩、材质等等，这些信息就要通过服务体系来获得，其依附于发达的网络系统，通过服务体系庞大的数据库来进行数据分析，来得知用户的需求状况。比如在淘宝上通过加入购物车的产品来分析用户喜欢的风格、造型、材质等等，从而来指导生产，再来指导交互展示设计，这样才能牢牢地吸引住用户的目光。但其具有时效性，整个过程讲究一个快字，在日新月异的年代，谁先拥有信息，谁就占据先机。随后再根据用户的需求状况，针对性的进行产品交互展示。这样在效果上肯定要比没有目的性的随意进行展示好得多，我们要善于利用现代信息化技术来服务于我们家具行业，从而实现涉及整个行业的重大变革。
2家具交互展示现状
随着技术的进步与各类科技成果在商业环境中的广泛应用，家具的展示系统也正在变得现代化。众多家具卖场开始使用电子设备来帮助家具展示，从而达到更好的展示效果。但是这种展示方式更多的是单纯以突出家具为主，而没有以服务消费者为出发点，从而导致在展示过程中，顾客并不易于亲近这样的展示方式。因此，先从家具交互展示的现状来分析目前的展示方法的利与弊以及应该进行如何改进。目前的家具交互展示主要有以下几种方式：（1）基于三维建模的家具虚拟交互展示。此种展示可以让消费者在ipad上自行选择室内空间布局，搭配家具，然后选择颜色、搭配方式等，最后通过模拟使用生活场景来展示给客户。这样的展示方式是基于家具产品的三维建模，然后通过APP展示的，虽然具有一定的效果，但在具体实行中，很多消费者并不会操作APP，以至于不能够达到所希望的效果。（2）以触屏为媒介的自主式家具交互展示。无人触摸时，屏幕按设定的程式播放广告及产品宣传信息。当识别到有人触摸后，进入主界面，主界面系统采用开放式、自由配置架构，充分考虑到系统的重复利用，终端用户在后续有新的素材内容时，仍旧可以便捷地使用该系统，只需按操作说明进行素材的自行更换。（3）基于Flash技术的家具交互展示。相对于传统展示形式，基于Flash技术的家具交互式展示更容易让人接受，它能轻松地抓住人们的视线，使人们对所展示或宣传的产品记忆深刻，将展示的娱乐性和商业性相融合。Flash技术作为一种新的视觉艺术形式是一种交互式设计工具，通过它可以将音乐、声效、动画以及富有新意的界面融合在一起制作出高品质的动态效果。将Flash技术运用到家具交互式展示设计中，从服务客户的角度出发，构建基于网络的家具交互展示系统，能够让客户更加舒适接受产品信息，并与信息互动留下深刻印象。（4）基于图像和模型三维展示的家具交互展示。此种交互展示方式优化整合了两种展示方式的特点，将三维模型与实物图像相结合，把所需要展示的家具产品及其场景环境以3D形式更好的呈现在用户面前，并通过人性化的交互设计和艺术化的界面设计增强产品浏览体验过程中的真实感和视觉美感，同时考虑整个系统的运行效率和图像的运行质量，使用图像优化技术及动态载入技术，创造出一个能够满足用户对家具产品的真实感需求且具有三维场景环境并能动态交互的系统。另外是一些概念家具的交互展示。今年在CES消费电子大展上就出现了一些关于未来智能厨房的概念交互展示，其中来自Whirlpool公司的未来智能厨房让人眼前一亮，如果此概念能够成功，将会完全改变传统厨房。其展示的是一个智能化的操作平台，这个平台是通过人们的触控和语音控制的，操作界面能够显示新闻、菜谱等信息，这样用户可以一边做菜一边看新闻，也就不需要一边使用iPad一边做菜了。这种一体化的智能炉灶界面将人们在厨房的时间和不做饭的时间无缝对接了起来，使两者不再相互冲突。家具交互展示方式给家具行业带来了深刻的变化，但同时在交互展示的过程中仍存在一些不足。以语音交互为例，传统语音交互涉及的主要技术包括语音识别和语音合成技术都已经比较成熟。然而，即使达到100%的准确率，仅限于输入识别功能的语音识别并不能代表交互展示的真正意义，它并不是革命性的。另外，比如Whirlpool的这种展示还只是处于概念阶段，相关技术还需要不断地研发完善，这就需要服务体系作为适当而必要的补充。在展示过程中，消费者所受到的服务体验从一定程度上弥补了交互方式所带来的不足，并保证了顾客与产品之间交流的准确性。
3服务设计体系在家具交互展示中的应用与效果
服务设计是指通过有形或无形的手段来满足用户各方面需求的一种系统化设计。从这个角度来看，交互展示设计是提供信息服务的一种独特方式。交互展示是数据时代大众获取信息的全新方式，是传统展示在信息时代的一种延伸。如果单纯的进行家具交互展示设计，主要考虑的内容是交互的方法以及与其相关的关键技术，设计的结果是一种相对独立的交互形为，缺乏与用户行为过程的衔接，从而可能会减弱用户体验的整体性和连贯性。因为服务设计是一个整体的设计，亦或者说是一个过程的设计，将家具交互展示设计与服务设计体系的思维方法相结合，两者相辅相成，可以提供更好更完善的信息服务体系。想要将服务设计体系的思维方法运用在家具交互展示中，首先，我们要明确服务设计的思维方法。第一，也是最重要的核心内容：就是以人为本，服务的目的就是要满足用户的各种需求。第二，要把握服务的顺序性，通过分析用户的行为模式来进行展示的设计，使用户可以轻松自然的融入到设计体系当中，而不要因为设计过于突兀使用户产生排斥。第三，要注意虚实的结合。交互展示多为虚拟化的展示，我们要在用户体验虚拟感受的同时，也能体验到实体家具的真实感受。第四，要重视过程的整体性。运用这些思维方法进行家具交互展示设计，就是要设计一个系统化的信息服务网络，核心不在于使用何种先进的展示技术和表现手段，而是要通过合理的设计，使用户循序渐进，得到完善而全面的信息服务体验。以商业化的家具展示设计为例，我们进行了应用方法的思考与效果的预测。目前许多家具企业都在使用C2B营销模式，C2B的核心是以消费者为中心，消费者当家做主。这种模式突出特点是以用户为中心，所以，我们所研究的交互展示设计对这种模式是非常适用的。通过分析用户的行为模式，我们就能把握好服务体系的顺序性和完整性。终端的信息投放主要是平面设计的范畴，交互展示设计主要集中在信息引导和展示环节中。用户进入体验店之后，首先需要了解的是用户的需求。我们可以设计一款简单易操作的APP，用于获取用户的需求。如图3是APP的基本框架结构。APP的设计应当简单易于操作，使用户可以轻松自然的与之进行交互。同时，它还应具备记忆和智能分析的功能，记录下用户的浏览记录，并对于这一浏览记录进行系统化的分析，可以大致了解到用户的基本需求。体验中心的家具设计师可以根据用户的需求，为用户提供专业的方案制定服务。目前也有很多运用于设计方案快速成型的软件，可以将用户所想快速的呈现在他们的眼前，使用户有一个非常直观的体验。这也是一种虚拟化的体验，根据虚拟出来的方案，用户可以进一步提出自己的需求，设计师会同步进行修改，直至用户完全满意设计方案。如果用户想要进一步感受方案的真实效果，可以再体验中心设置一个迷你体验馆。奥迪在哥本哈根的体验馆为用户开启了产品体验的奇妙世界，在馆内用户可以深入的了解和体验产品。这样家具体验馆同样可以解决卖场内陈设空间的局限性，体验馆无需占据较大的面积。这种交互式的服务设计，可以让用户成为主导，他们在享受服务的同时，也完成了一次轻松惬意的消费。除了特别的虚拟式交互体验，用户同样可以在体验店感受实体家具。因为用户可能非常满意设计方案，但是很可能会对真实呈现效果与家具的质量产生怀疑，这是，可以到实体的体验店中来进行一次参观体验，在于家具接触交流的过程中，不需要商家的解说，用户就会有一个很直观的体验。
4总结
【关键词】通用技术 高效课堂教学 基本特征
新课改中，打造高效课堂已成为通用技术教师的共识和不懈追求。通用技术高效课堂教学包含哪些基本特征，笔者将结合2014年部级一师一优课《方案的构思方法》为例，进行分析阐述。
所谓高效课堂，一是指融学生认知建构与情感激活、教学控制与情境创设为一体的一种教学形态，体现为教师教得轻松、学生学得愉快；二指一个动态的转化过程，即从追求高效的教学理想转化成实现教师高效地教和学生高效地学的教学状态，其目的是为实践教学产生一种动力、牵引和导向作用。高效课堂教学具有以下五个基本特征。
一、教学设计的科学性
通用技术课堂教学的科学性是指具有符合学情的教学目标设计，恰当的教学方法、适度的教学节奏。
例如：《方案的构思方法》一课，是整个技术产品设计过程中的关键部分，它与“发现与明确问题”，“设计图样的绘制”，“模型或原型的制作”，“技术产品的使用和保养”等组成设计过程的整体。不仅在思维层面上对学生提出挑战，同时也为学生提供了一个展现创造力的机会。“方案的构思方法”一节包括三部分内容，即设计分析、方案的构思方法和方案的比较和权衡。
授课教师设计成一节活动课，即“卡片式手机支架设计与制作”项目实践活动。首先通过PPT展示师生课间手捧手机看视频的情境，提出如何解放我们的双手？又展示钱包中过期的银行卡、会员卡，引导学生利用废卡片DIY一个手机支架，切入课题；然后进行手机支架的设计分析和制作实践活动，最后进行作品的展示交流、引导学生对四种方案的构思方法进行总结，并学会方案的权衡和比较，让学生亲历方案的构思、设计、制作的全过程。教学设计科学，符合学情，这是促进高效课堂生成的基础。
二、案例应用的情境性
案例应用的情境性是指课堂教学中所应用的案例是学生生活的某个真实情境，是为了让师生共同探讨生活实际问题，并找到问题的解决办法。情境能引发学生联想，激发学生情智，催动学生的灵感，在这种情境下的课堂教学自然是高效的。
例如：《方案的构思方法》一课，以“卡片式手机支架的设计与制作”实践活动为载体，案例的选择贴近生活，课堂活跃，学生有兴趣、积极性高，便于思考操作，解决了新课导入时PPT展示的师生课间玩手机无法解放双手的实际问题。从课堂实际效果来看，9个小组的学生参与度很高，都按活动指导报告完成了作品设计，并进行了展示交流，获得了同学的认同，学生在知识技能、过程方法、情感态度与价值观等三维目标上均获得高效发展。
三、师生互动的多元性
师生互动的多元性是指教师与学生、学生与学生间的交流是多渠道、多层次、多方位、多手段的综合流。高效课堂要求教师与学生之间的互动是多元的。通过多元互动交流，丰富课程资源，扩大信息与知识总量，构建民主和谐课堂，增近师生心灵沟通，为高效完成教学内容提供保障。
四、课堂活动的开放创新性
开放创新性是指课堂活动要开放，课堂教学要敢于打破常规，对教材内容做创造性的增减取舍，启发学生积极思考，允许学生出错，鼓励大胆发表见解，让每位学生的创造力都得以发挥，让课堂充满生气。
例如：方案的构思方法是一节偏重理论的课，教师根据课标，舍弃教材案例，别出心裁，设计成一节活动课，课堂活动更开放；利用卡片做手机支架模型，取材方便，制作工艺简单，但结构设计有一定难度，可诱发学生的创造性思维，学生人人都可以动手，时间充裕，制作积极性较高；把评价交流还给学生，引入网上留言，让学生的评价更民主自由。把枯燥的方案的构思方法教学内容转化成学生的制作活动，让学生在制作活动中体验和掌握方案的构思方法，达到了预设的教学效果。
五、实践技术的思想性
关键词：众筹模式；增材设计；价值协同创造
1 设计众筹的研究背景
在“大众创业、万众创新”的时代背景之下，大量创新个体不断涌现。创意项目有利于企业转型和技术创新，但资金短期是小微创业者面临的关键问题，[1]将众筹、众包、众创紧密结合的设计模式因此而产生。[2]
众筹（Crowdfunding）的字面含义即大众筹资集资，通常是从很大数量的互联网社区参与者中筹集资金。众筹一般由发起人、支持者以及平台构成，基于社会化媒体的互联网金融模式有力支持创业、创新和创意。[3]从21世纪初期开始，众筹作为一种创业模式已获得了高速发展。仅在2012年一年中，全球范围内有超过一百万个的众筹项目被开展。
虽然在线众筹发展迅速，但针对设计众筹模式的研究还相对较少。一项有关众筹参与者行为和心理的研究表明，通过使用相关支持工具可以提升项目创造者和支持者的动机。[4]Gerber和Hui建议基于一系列完整的原则来促进参与者彼此联系。[5]但是，这些先前研究主要涉及众筹项目管理，并不能对众筹模式的迭代提出建设性意见。
2 众筹的一般模式
理论上的众筹可以被定义成为两种类型，一种叫作“奖励众筹”，另一种叫作“股权众筹”。本文的研究环境完全是基于奖励众筹的，它一般包含两种模式：AON和KIA。
AON（All-or-Nothing）模式意为“所有或没有”，它是一种被广泛应用并能有效集资的众筹形式。KIA（Keep-it-all）模式意为“保留所有”，即不管筹资多少，资金都将能被发起人使用。AON模式是目前全球范围内最为普遍的众筹模式。以全球最流行的AON众筹平台Indiegogo为例，基于该模式，项目创立者按照三个步骤去完成他们的小微创业。在开始阶段，他们是将已设计的产品提交为众筹项目。然后，该创业产品会被到众筹网站的平台上，其他的具体工作也将同时被实施。在两过程之后，如果所筹集的资金总量在截止日期之前完成了预定目标，立者将获得所有资金；反之，项目将被终止，所有资本将被直接返。
3 基于增材设计的价值协同创造
3.1 增材设计与协同创造的介绍
增材制造技术又被称为3D打印技术，它是一种逐层增加材料而生成三维实体的技术。增材设计是“面向增材制作的设计”的简称。在传统的“面向制造的设计”中，设计者需要不断调整他们的设计，用以适应制造上的难点。增材制造技术提供了一个重新思考的契机――利用其独特功能尤其是免开模生产的特征可以在形状、尺寸、层次结构等方面使产品性能最优化。
“协同创作”是一种注重消费体验与互动关系的商业策略。它可以促使企业和消费者产生共同认可的产品并实现多边的价值。在增材设计领域，一批新兴小微创业者在近几年利用互联网和计算机图形技术，开发了面向3D打印的在线设计应用程序。通过在线交互操作，消费者可以在企业提供的开放性框架中修改符合个人偏好。在完成设计后，消费者需要在线提交并购买产品。公司将在随后的数天内完成产品的3D打印并交付。
3.2 基于增材设计的价值协同创造的项目案例
“神经系统”设计工作室由美国麻省理工学院两位毕业生创立于2007年。它将包括3D打印、生成式设计建模、渲染交互式3D图像等在内的新兴科技运用于设计创新，因此被视为集科学、技术与艺术为一体的先锋实践者。
“细胞周期”是“神经系统”设计工作室所的首个在线设计应用程序。它是一款网页端设计应用程序，用于创作可被3D打印的细胞状模型。用户对基础模型进行一系列设计与修改，将其转化为具有复杂样式的结构。操作这款应用程序是一种非常有趣的体验，消费者可以在动态过程中进行自由设计，并将设计结果定义为首饰、灯罩、雕塑等产品。
3.3 增材设计案例的赢利模式
“细胞周期”的赢利模式包含如下五步操作流程：第一，设置模型属性。它包括：产品类型、图案层数等。第二，设计产品样式。用户通过三组变量控制模块对产品进行塑形、扭曲、细分。第三，选择产品尺寸。该程序为用户预置了一组美式标准的尺寸。第四，选择产品材料和色彩。可供用户选择的材料包括塑料和金属。第五，确认产品价格与物流周期，并进行线支付。在两周之内，这款完全由用户创作设计的产品将被3D打印并快递派送。项目创造者因此赢利。
4 研究结论
基于增材设计的价值协同创造可以被认定为众筹的新模式。因为它具备众筹的显著特征――由项目创始人发起，通过互联网连接投资者并促使他们付费，来实现赢利。作为一种新的众筹模式，基于增材设计的价值协同创造还具有如下的新特征：
第一，互动式交流。基于增材设计的价值协同创造可以实现发起人和支持者的互动。通过网站界面，这比传统模式中单向信息要有效。第二，多样性选择。对比普通模式仅能提供单一产品，基于增材设计的价值协同创造有提供无数种产品的可能，刺激了投资者的消费。第三，流程详细且清晰。基于增材设计的价值协同创造保证所有环节都是透明的，这增加了支持者对风险和收益的认识，提高了支付信心。
参考文献：
[1] 罗仕鉴，胡一.服务设计驱动下的模式创新[J].包装工程，2015（12）：1-4.
[2] 黄玲，周勤.创意众筹的异质性融资激励与自反馈机制设计研究――以“点名时间”为例[J].中国工业经济，2014（7）：135-147.
[3] 焦微玲，刘敏楼.社会化媒体时代的众筹：国外研究述评与展望[J].中南财经政法大学学报，2014（5）：65-71.
关键词 B2C，消费者，决策支持系统。
分类号 B849:C93
同传统购物过程一样，消费者的网上购物决策行为可分为需求认知、信息搜索、选择性评价、购买和购买后评价5个阶段。只是，网络作为一个重要的信息来源，以其丰富的信息、方便的搜索引擎、低廉的搜索成本等优势，迅速成为消费者外部信息搜索的重要方式。基于对消费者在前购物阶段的外部信息搜索和提供人性化的产品和服务推荐的网络信息来源的研究，Senecal和Nantel（2002）把网上推荐来源分为3种类型[1]：（1）其他消费者（如，亲戚、朋友、熟人等）；（2）专家（如销售员、独立专家等）；（3）专家系统（Expert System，ES）和消费者决策支持系统（Consumer decision support system）（如推荐系统和智能系统）。对于前两种类型的信息来源，它也适用于传统购物，在对传统购物的消费者行为研究中经常使用，而且已公认它们影响了消费者的决策和购买行为。
决策支持系统（Decision Support System，DSS）是70年代初期发展起来的面向用户的一种交互系统，传统的决策支持系统由人机接口、数据库、模型库三个子系统及它们之间的接口组成，其主要目的是支持半结构化和非结构化的决策问题，以提高决策效能[2]。智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）是专家系统与决策支持系统的集成体。相当于Senecal和Nantel（2002）对网络信息来源分类中的第三类。它完成定性的知识推理、定量的模型计算、大量的数据处理并形成有机整体[3]。对于B2C电子商务环境下的消费者购物决策来说，决策支持系统的目标是帮助消费者发现和澄清需求，在网络海量的信息环境下发现和比较信息，筛选符合客户需要的产品，或者提供建议[4]。
近来决策支持系统的研究更加趋向于使其智能化、人性化，通过对网上消费者购物决策行为的经验性研究，致力于建立一个能有效地促进消费者在其进行网上购物时做出决策的交互作用系统。基于以上分析，本文回顾了近年来网上决策支持系统的研究进展，将这些研究分成三种类型：理论研究、方法研究和应用研究（理论研究和方法研究的区别在于，是否建立了决策支持系统的模型，而应用研究则是对某一具体的决策支持系统的应用），并对其在B2C电子商务中的应用前景和研究发展趋势进行了预测与展望。
1 决策支持系统的理论研究
虽然网上商店在20世纪80年代就已经出现，但是绝大多数的网上商店也就只有几周岁而已。所以，虽然现存的网上交易的类型很多，哪种类型真正适合网上交易，并在未来盛行目前并不清楚。目前占优势的网上交易主要有[5]：
（1）固定价格（Fixed price）。传统的网上商店，其商品来自一家零售商。
（2）拍卖机构（Auction houses）。消费者可以对一些项目进行投标（如，易趣）。
（3）信息媒体库（Infomediaries）。把几个商店或制造商的商品集中到一个大的框架体系下。并不直接零售商品，而是提供商品相关信息，其服务链由其他一些确立良好的网上商店组成，其功能相当于搜索引擎。（如，省略）
（4）混合商店（Hybrid stores）。既零售商品，也是一个信息媒体库（如，卓越）。
因此，在设计电子商务工具时，必须考虑特定的交易类型和信息呈现方式。网络是由用户驱动（user-driven）的，交流的开始和中止，都是由用户决定的――只需要点击一下鼠标即可，而用户在进行购物时，通常并没有明确的购物目的。因此，一个设计良好的决策支持系统必须适应买方和卖方双方的需要，其信息的组织与交互要与用户的内在认知活动相一致[6]。
决策支持系统通常包括一些问题，通过用户对这些问题的回答来发现最适合用户的选项。这就涉及到问题的设计，数据存储及检索两方面的内容。这两个方面是互相联系，互相制约的，其核心和关键是数据存储和检索技术的发展。
1.1 问题设计
过去的问题设计通常包括一些冗长的，一步到位式的问题，它对应着数据检索和存储中基于案例的推理（Case-Based Reasoning，CBR）技术，通过用户对这些问题的回答来搜索数据库并进行推荐，但这并不能使用户感到满意。目前的问题设计致力于通过最小的问题集来实现这一目标。此外，用户对于其需求通常只有一个含糊的观点，因此，一箭中的策略显然是不理想的，必须采用一个多阶段的检索过程：首先，通过最初的信息来检索第一个候选集，然后用一些问题来削减上次得到的子集，直到获得易处理的候选集为止。在每一个阶段所提出的问题最好能在最大程度上在该点上区分出候选集中的案例，因此，用户在每一个阶段的回答都会影响所提问题的顺序。
1.2 数据的存储及检索
近年来，由于支持大容量数据的有效存储和检索技术――数据仓库（data warehouse）和联机分析处理（online analytical processing, OLAP）产品的实用性大大增强，决策支持系统中数据库的使用也飞速增长。数据仓库是用于决策支持的企业历史数据的在线知识库，而OLAP则是使用户能够有效的从数据仓库中检索数据的一种技术[7]。
1.2.1 基于案例的推理（CBR）
为了帮助分析家关注重要数据并作出更好的决策，最早由Shanker在1982年发表的《Dynamic Memory》中，提出了基于案例的推理思想，并由其学生经过多年的工作逐渐发展起来，是人工智能中新崛起的一项重要推理技术。它与类比推理相类似，但又不完全等同于类比推理。它在很大程度上符合专家迅速、准确的求解新问题的过程[8]。其核心思想是：人们以前对该类问题的求解经验――案例，是按一定的组织方式存储在案例库中的，当用户输入待求解的新问题时，系统首先从案例库中寻找这种案例或者近似于这种案例的案例。如果找到的案例与待求解的案例的描述完全一致，则将这些案例对问题的解输出。否则，根据对待求解问题的描述，对检索出来的案例进行修改，以产生一个符合问题求解要求的解并将其输出；同时将这个问题的求解作为一个新的案例再存储到案例库中。因此，在以后进行系统求解时，就可以利用案例库中所有已知的案例，而不必每次都从头开始。
1.2.2 渐进案例推理（incremental case-based reasoning technique, I-CBR）
Cunningham和Smyth（1994）将错误诊断领域发展并应用起来的渐进案例推理技术应用于决策支持系统的特征选择，它是对基于案例的推理的发展，是多次的基于案例的推理。该技术并不要求首先获得对所有目标元素的描述，而是通过询问用户一些焦点问题逐渐建立这一描述。
渐进案例推理技术使用获得的信息来寻找最能够区别目前的集合中的所有案例的特征，该信息是有分类的，从而能够鉴定每一个特定特征的区分力。但数据仓库中存储的通常是未分类数据，因此，Doyle和Cunningham认为，需要使用另一种度量衡来应用多阶段检索技术，或者对未分类数据首先进行聚类分析，然后再运用渐进案例推理技术进行测量[9]。
虽然基于案例的推理是测量产品的相似性的最流行的方法，但是也遭到了一些批评。Lee认为，虽然该方法能够找出与用户需要最相似的产品，但却忽视了产品的适宜性，从而把一些低质量的商品推荐给消费者。为了解决这一问题，就需要采用多属性决策方法（multi-attribute decision- making method）同步考虑消费者需求和产品质量[10]。
2 决策支持系统的方法研究
正如前文所述，用户在进入网上购物界面时，通常对其需求只有一个模糊的概念，因此，网上购物商店不仅需要提供丰富的商品或可以商量的价格，而且其信息呈现的方式还要能吸引用户，增强其购物敏感性。基于这一考虑，Shoji和Hori提出了一种网上购物中推动用户观念清晰化的交互作用方法――S-Conart（concept articulator for shoppers），致力于建立一个消费者在其进行网上购物时能有效促进其作出决策的交互作用系统，并用该系统做出一系列评估实验来检验在建立该系统时所使用的方法在促进购买观念清晰度上的有效性 [11]。
Shoji和Hori（2001）通过研究消费者和店员的交流，发现店员对于促进消费者购物概念清晰化有着积极的作用，他们可以提供与消费者当时不一致的观点，其作用主要表现在两个方面：为形成概念提供支持（通过改变消费者的观点，引起搜索目标本身的改变，从而促进其决策过程），为确信决策提供支持（使消费者能够顺利接受店员的观点，并相信他们的决定是正确的）。S-Conart方法通过两种类型的信息呈现方式来实现店员的这两种作用。
对于为形成概念提供支持，S-Conart采用基于多维量表（multi-dimensional scaling，MDS）的空间配置类型（spatial-arrangement style）的信息呈现方法，并提供了另一种列表类型的信息呈现界面作为对比。对于为确信决策提供支持，S-Conart提供了两种功能：一是通过使消费者浏览对其所感兴趣的商品的评论（这些评论还包括评论者购买产品时的情境信息），促进用户对其决策的信心；二是通过情境信息窗口，用图表和树型图两种方式，呈现产品评论中的相关字词，从而促进消费者概念的清晰化。
消费者除了对其需求概念模糊之外，对其不经常购买的商品常常也没有足够的知识来对同类产品作出评价。因此，他们在作出购物决策的过程别需要得到该领域的专家的帮助。在网上购物环境中，智能决策支持系统则需要扮演专家这种角色，不仅能够与消费者进行交互从而获取和分析其需求，而且有能力去评价各种不同类型的产品，用最低的成本给出最适合消费者要求的建议。消费者的购物决策，不仅包括购买哪种产品，而且包括产品的价格等。随着电子商务的发展，消费者可以从网上获取的产品信息越来越多，甚至可以直接与卖方进行讨价还价，而卖方对其市场策略也有自己的考虑，因此，网上产品的价格由固定价格向可变价格转变，这样，类比传统购物环境中经由讨价还价确定价格的流程――协商，网上购物环境也对这一流程产生了需要。
基于以上两个方面的考虑，以及传统协商与网上购物环境自身的特点，We-Po Lee提出并验证了包括推荐和自动协商的系统来支持消费者的决策行为的有效性[10]。在这个系统中，推荐是以知识为基础的，它包括知识获取（Knowledge Acquisition Agent）和行为匹配（Behavior- Matching Agent）两个部分，从而包括两个方面的知识：专家知识和用户－系统交互的经验。专家知识经由知识获取，从该领域的专家那儿搜集、整理并用特定的内部知识表征形式植入系统中；用户－系统交互的经验则经由行为匹配从以前的用户那儿，搜集其如何在系统的指导下发现理想产品的过程信息，如果当前用户的行为类型与以前的用户的行为类型相匹配，系统就推荐以前的对应用户所选择的产品，不论行为类型是否匹配，系统都会自动记录当前用户获取理想产品的过程信息。而自动协商系统包括买方、卖方和用户界面三个组成部分，数据在买方和卖方之间进行交换，包括三个步骤：确定协商空间，探测协商双方的态度，确定协商函数。其中，买方工作更为积极，它可以从产品推荐所提供的链接中选择对应的卖方进行交流。
Lee和Chung将虚拟现实技术和网络决策支持系统整合到网上商城的设计中，提出并设计了虚拟现实驱动购物[12]（Virtual Reality drIven Shopping Agent，VRISA），创造了一种新的网上购物商城的范式。它将生活方式探测器（Lifestyle Finder Agent）（记录消费者剖面图）和特征比较（Attribute Comparison Agent）（包括价格、设计和质量3个维度，采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）进行特征比较）两个子作为其核心机制，并在推荐和最终的分析中包括了实体控制模块（avatar control module）。实体控制模块包括两个函数：推荐函数和实体控制函数，推荐函数按照合理性和敏感性标准整合生活方式探测器和特征比较两个子的推荐信息，将令消费者满意的结果传递给实体控制函数，实体控制函数将内部语言转化成包括文本、图像和声音的3D形式输出。
对网络信息系统（Web Information Systems，WISs）来说，其用户的背景多种多样，而要使该系统能够达到世界通用的目的，就必须跨越用户已经知道的和他们与计算机系统进行交互所需要知道的之间的鸿沟，这就需要对所有的用户提供支持。Aberg和Shahmehri提出了一个用户支持的一般模型[13]，该模型结合了计算机和人类助手两个方面的支持，同时考虑了技术多样性和用户差异，为用户提供了一个灵活的界面，用户可以自由选择他们与支持系统进行交流的方式。通过对这个模型的应用研究发现，把人类助手整合到支持系统中去是提供有效的用户支持的一个方式。这个整合使该网站用起来更加有趣并增加了用户对该站点的信任，也改善了该站点的气氛。这就为决策支持系统向智能化、人性化发展提供了理论支持。
3 决策支持系统的应用研究
一些研究检验了决策支持系统对用户绩效的影响，但是不同的研究者对于具体的决策支持系统的使用和用户绩效的定义不同。Peng, Finin, Labrou 等人（1998）研究了决策向导对用户绩效的影响。决策向导按照系统为用户的问题解决提供帮助的多少划分为简单的提供信息和提供选择路线的建议两种水平，并把决策质量作为测量最终用户绩效的重要因素。Head等人（2000）研究了网络导航对最终用户绩效的影响，网络导航虽然在提供支持上使用了全然不同的策略，但它以帮助用户发现以前曾经浏览过的网页为目标，与智能搜索有着相似的功能。而用户绩效则被定义为使用该系统能够减少完成特定任务所需要的时间，并包括网页内浏览绩效和网页间浏览绩效两个方面。Hostler, Yoon，Guimaraes综合了以前的研究者对于用户绩效的定义，在研究网络对最终用户绩效的影响时，用耗时、决策质量、对决策的自信和认知努力四个变量来测量最终用户绩效[14]，其中，耗时包括网站选择时间、产品搜索时间和产品选择时间三部分；决策质量按照用户所选择的产品适合实验定的产品特征标准（实验中包括8个特征标准）的程度来测量，并划分为0（没有一个符合特征标准）到8（全部符合特征标准）9个等级；对决策的自信和认知努力都用7点Likert量表来测量。结果发现，网络减少了耗时，提高了决策质量，增加了对决策的自信和减少了认知努力，从而证明网络对用户绩效有积极的影响。不仅如此，Garrity, Glassberg等人在调查网上消费者购物决策满意度，并用任务支持满意，决策满意和界面满意三个基本成分来表示用户满意时，发现决策支持满意在网络信息系统中成功扮演了重要角色[15]，说明决策支持系统不仅有利于提高用户绩效，而且有利于提高用户满意度。
Häubl和Murray调查了网络推荐产品时其算法所采用的信息类型是如何影响消费者对产品特征的偏好以至最终对产品的选择的[16]。他们把推荐界定为可以基于用户的输入校正其偏好模式并应用该模式进行人性化的产品推荐的工具软件。实验采用2（算法）×2（特征间的相关）组间设计，结果发现，推荐算法中所包含的产品特征在消费者的购买决策中的作用更加显著，同时这一影响被产品特征之间的相关所调节，从而推断，网络可以通过推荐算法的设计，用系统的方式来影响用户偏好，这就为商家影响消费者的购物决策提供了新的思路。
4 国内研究现状及展望
网络技术的发展和电子商务的出现改变了人们对于交易是什么以及如何操作等各个方面的看法和实际行为，使经济发展的前景呈现出网络化、信息化的新局面，基本上改变了经济前景，也使决策支持的需要更加普遍。决策支持系统领域的研究，必须考虑普遍存在的网络交易模式，采用一种跨学科的观点来整合技术和交易模式[17]。这不仅仅包括在现存的不同决策支持系统设计语言、推荐算法上的整合，而且包括针对不同的交易模式的不同决策支持系统设计框架的整合。
目前对于决策支持系统的应用研究并不多，国内的研究就更是稀少，主要集中在如何应用计算机语言建立决策支持系统上，如朱晓芸、俞瑞钊采用面向对象的程序设计方法（OOP）设计了智能决策支持系统工具――OOIDSS－T[2]，将决策支持系统的各组成部分――人机接口、数据库、模型库三个子系统及它们之间的接口，先以OPP方法定义成相应的类，包括模型库类、知识库类、数据库类、用户界面类及总控数据类，用户通过工具中提供的系统描述语言对各个类实例化为相应的对象，通过消息发送完成各部分之间的联系。闵君、邓晓以agent技术（agent弱定义是指具有自主性，社会性，反应性，能动性，时间连续性以及面向目标的特性的计算机软件或硬件系统，强定义除前述特性之外还具有可移动性，理性，适应性，协作性）作为系统建模的基础，采用多准则决策方法，建立了一个基于偏好的评价模型[4]。该模型将客户偏好分为信念、目标、意图三个层次，形成一个3个agent分工合作的多agent水平分层模型，从而在获取用户偏好或倾向后，基于这种偏好对候选商品做出评价，排序并得到一个当前的推荐商品集；在得到下一批候选项的数据后，再与现有推荐商品集一起，进行下一轮评价，通过不断接近客户的当前倾向，进而接近客户的真正倾向。
可见，国内的决策支持系统的研究主要集中在方法方面，并不局限于将决策支持系统应用到B2C电子商务上，后续的研究者，尤其是涉及心理学领域的研究者，可以考虑将消费者偏好、认知、绩效、满意度等心理学概念与决策支持系统联系起来进行应用研究，从而为网上商城的设计提供实证支持，并为我国电子商务的发展作出贡献。
参考文献
[1] Senecal S, Kalczynski P J, Nantel J. Consumers’ decision-making process and their online shopping behavior: a clickstream analysis. Journal of Business Research, 2005, 58(11): 1599~1608
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[10] Wei-Po Lee. Towards agent-based decision making in the electronic marketplace: interactive recommendation and automated negotiation. Expert Systems with Application, 2004, 27 (4): 665~679
[11] Shoji H, Hori K. S-Conart: an interaction method that facilitates concept articulation in shopping online. AI&Society, 2005, 19(1): 65~83
[12] Lee K C, Chung N. A web DSS approach to building an intelligent internet shopping mall by integrating virtual reality and avatar. Expert System with Applications, 2005, 28(2): 333~346
[13] Aberg J, Shahmehri N. An empirical study of human Web assistants: implications for user support in Web information systems. CHI 2001, 3(1): 404~411
[14] Hostler R.E, Yoon V.Y Guimaraes T. Assessing the impact of internet agent on end users' performance. Decision Support Systems, 2005, 41(1): 313~323
[15] Garrity E J, Glassberg B, Kim Y J et al. An experiment investigation of Web-based information systems success in the context of electronic commerce. Decision Support System, 2005, 39(3): 485~503
关键词 B2C，消费者，决策支持系统。
同传统购物过程一样，消费者的网上购物决策行为可分为需求认知、信息搜索、选择性评价、购买和购买后评价5个阶段。只是，网络作为一个重要的信息来源，以其丰富的信息、方便的搜索引擎、低廉的搜索成本等优势，迅速成为消费者外部信息搜索的重要方式。基于对消费者在前购物阶段的外部信息搜索和提供人性化的产品和服务推荐的网络信息来源的研究，Senecal和Nantel（2002）把网上推荐来源分为3种类型：（1）其他消费者（如，亲戚、朋友、熟人等）；（2）专家（如销售员、独立专家等）；（3）专家系统（Expert System，ES）和消费者决策支持系统（Consumer decision support system）（如推荐系统和智能系统）。对于前两种类型的信息来源，它也适用于传统购物，在对传统购物的消费者行为研究中经常使用，而且已公认它们影响了消费者的决策和购买行为。
决策支持系统（Decision Support System，DSS）是70年代初期发展起来的面向用户的一种交互系统，传统的决策支持系统由人机接口、数据库、模型库三个子系统及它们之间的接口组成，其主要目的是支持半结构化和非结构化的决策问题，以提高决策效能。智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）是专家系统与决策支持系统的集成体。相当于Senecal和Nantel（2002）对网络信息来源分类中的第三类。它完成定性的知识推理、定量的模型计算、大量的数据处理并形成有机整体。对于B2C电子商务环境下的消费者购物决策来说，决策支持系统的目标是帮助消费者发现和澄清需求，在网络海量的信息环境下发现和比较信息，筛选符合客户需要的产品，或者提供建议。
近来决策支持系统的研究更加趋向于使其智能化、人性化，通过对网上消费者购物决策行为的经验性研究，致力于建立一个能有效地促进消费者在其进行网上购物时做出决策的交互作用系统。基于以上分析，本文回顾了近年来网上决策支持系统的研究进展，将这些研究分成三种类型：理论研究、方法研究和应用研究（理论研究和方法研究的区别在于，是否建立了决策支持系统的模型，而应用研究则是对某一具体的决策支持系统的应用），并对其在B2C电子商务中的应用前景和研究发展趋势进行了预测与展望。
1 决策支持系统的理论研究
虽然网上商店在20世纪80年代就已经出现，但是绝大多数的网上商店也就只有几周岁而已。所以，虽然现存的网上交易的类型很多，哪种类型真正适合网上交易，并在未来盛行目前并不清楚。目前占优势的网上交易主要有：
（1）固定价格（Fixed price）。传统的网上商店，其商品来自一家零售商。
（2）拍卖机构（Auction houses）。消费者可以对一些项目进行投标（如，易趣）。
（3）信息媒体库（Infomediaries）。把几个商店或制造商的商品集中到一个大的框架体系下。并不直接零售商品，而是提供商品相关信息，其服务链由其他一些确立良好的网上商店组成，其功能相当于搜索引擎。（如，www.Chemdex.com）
（4）混合商店（Hybrid stores）。既零售商品，也是一个信息媒体库（如，卓越）。
因此，在设计电子商务工具时，必须考虑特定的交易类型和信息呈现方式。网络是由用户驱动（user-driven）的，交流的开始和中止，都是由用户决定的——只需要点击一下鼠标即可，而用户在进行购物时，通常并没有明确的购物目的。因此，一个设计良好的决策支持系统必须适应买方和卖方双方的需要，其信息的组织与交互要与用户的内在认知活动相一致。
决策支持系统通常包括一些问题，通过用户对这些问题的回答来发现最适合用户的选项。这就涉及到问题的设计，数据存储及检索两方面的内容。这两个方面是互相联系，互相制约的，其核心和关键是数据存储和检索技术的发展。
1.1 问题设计
过去的问题设计通常包括一些冗长的，一步到位式的问题，它对应着数据检索和存储中基于案例的推理（Case-Based Reasoning，CBR）技术，通过用户对这些问题的回答来搜索数据库并进行推荐，但这并不能使用户感到满意。目前的问题设计致力于通过最小的问题集来实现这一目标。此外，用户对于其需求通常只有一个含糊的观点，因此，一箭中的策略显然是不理想的，必须采用一个多阶段的检索过程：首先，通过最初的信息来检索第一个候选集，然后用一些问题来削减上次得到的子集，直到获得易处理的候选集为止。在每一个阶段所提出的问题最好能在最大程度上在该点上区分出候选集中的案例，因此，用户在每一个阶段的回答都会影响所提问题的顺序。
1.2 数据的存储及检索
近年来，由于支持大容量数据的有效存储和检索技术——数据仓库（data warehouse）和联机分析处理（online analytical processing, OLAP）产品的实用性大大增强，决策支持系统中数据库的使用也飞速增长。数据仓库是用于决策支持的企业历史数据的在线知识库，而OLAP则是使用户能够有效的从数据仓库中检索数据的一种技术。
1.2.1 基于案例的推理（CBR）
为了帮助分析家关注重要数据并作出更好的决策，最早由Shanker在1982年发表的《Dynamic Memory》中，提出了基于案例的推理思想，并由其学生经过多年的工作逐渐发展起来，是人工智能中新崛起的一项重要推理技术。它与类比推理相类似，但又不完全等同于类比推理。它在很大程度上符合专家迅速、准确的求解新问题的过程。其核心思想是：人们以前对该类问题的求解经验——案例，是按一定的组织方式存储在案例库中的，当用户输入待求解的新问题时，系统首先从案例库中寻找这种案例或者近似于这种案例的案例。如果找到的案例与待求解的案例的描述完全一致，则将这些案例对问题的解输出。否则，根据对待求解问题的描述，对检索出来的案例进行修改，以产生一个符合问题求解要求的解并将其输出；同时将这个问题的求解作为一个新的案例再存储到案例库中。因此，在以后进行系统求解时，就可以利用案例库中所有已知的案例，而不必每次都从头开始。
1.2.2 渐进案例推理（incremental case-based reasoning technique, I-CBR）
Cunningham和Smyth（1994）将错误诊断领域发展并应用起来的渐进案例推理技术应用于决策支持系统的特征选择，它是对基于案例的推理的发展，是多次的基于案例的推理。该技术并不要求首先获得对所有目标元素的描述，而是通过询问用户一些焦点问题逐渐建立这一描述。
渐进案例推理技术使用获得的信息来寻找最能够区别目前的集合中的所有案例的特征，该信息是有分类的，从而能够鉴定每一个特定特征的区分力。但数据仓库中存储的通常是未分类数据，因此，Doyle和Cunningham认为，需要使用另一种度量衡来应用多阶段检索技术，或者对未分类数据首先进行聚类分析，然后再运用渐进案例推理技术进行测量。
虽然基于案例的推理是测量产品的相似性的最流行的方法，但是也遭到了一些批评。Lee认为，虽然该方法能够找出与用户需要最相似的产品，但却忽视了产品的适宜性，从而把一些低质量的商品推荐给消费者。为了解决这一问题，就需要采用多属性决策方法（multi-attribute decision- making method）同步考虑消费者需求和产品质量。
2 决策支持系统的方法研究
正如前文所述，用户在进入网上购物界面时，通常对其需求只有一个模糊的概念，因此，网上购物商店不仅需要提供丰富的商品或可以商量的价格，而且其信息呈现的方式还要能吸引用户，增强其购物敏感性。基于这一考虑，Shoji和Hori提出了一种网上购物中推动用户观念清晰化的交互作用方法——S-Conart（concept articulator for shoppers），致力于建立一个消费者在其进行网上购物时能有效促进其作出决策的交互作用系统，并用该系统做出一系列评估实验来检验在建立该系统时所使用的方法在促进购买观念清晰度上的有效性 [11]。
Shoji和Hori（2001）通过研究消费者和店员的交流，发现店员对于促进消费者购物概念清晰化有着积极的作用，他们可以提供与消费者当时不一致的观点，其作用主要表现在两个方面：为形成概念提供支持（通过改变消费者的观点，引起搜索目标本身的改变，从而促进其决策过程），为确信决策提供支持（使消费者能够顺利接受店员的观点，并相信他们的决定是正确的）。S-Conart方法通过两种类型的信息呈现方式来实现店员的这两种作用。
对于为形成概念提供支持，S-Conart采用基于多维量表（multi-dimensional scaling，MDS）的空间配置类型（spatial-arrangement style）的信息呈现方法，并提供了另一种列表类型的信息呈现界面作为对比。对于为确信决策提供支持，S-Conart提供了两种功能：一是通过使消费者浏览对其所感兴趣的商品的评论（这些评论还包括评论者购买产品时的情境信息），促进用户对其决策的信心；二是通过情境信息窗口，用图表和树型图两种方式，呈现产品评论中的相关字词，从而促进消费者概念的清晰化。
消费者除了对其需求概念模糊之外，对其不经常购买的商品常常也没有足够的知识来对同类产品作出评价。因此，他们在作出购物决策的过程中特别需要得到该领域的专家的帮助。在网上购物环境中，智能决策支持系统则需要扮演专家这种角色，不仅能够与消费者进行交互从而获取和分析其需求，而且有能力去评价各种不同类型的产品，用最低的成本给出最适合消费者要求的建议。消费者的购物决策，不仅包括购买哪种产品，而且包括产品的价格等。随着电子商务的发展，消费者可以从网上获取的产品信息越来越多，甚至可以直接与卖方进行讨价还价，而卖方对其市场策略也有自己的考虑，因此，网上产品的价格由固定价格向可变价格转变，这样，类比传统购物环境中经由讨价还价确定价格的流程——协商，网上购物环境也对这一流程产生了需要。
基于以上两个方面的考虑，以及传统协商与网上购物环境自身的特点，We-Po Lee提出并验证了包括推荐和自动协商的系统来支持消费者的决策行为的有效性。在这个系统中，推荐是以知识为基础的，它包括知识获取（Knowledge Acquisition Agent）和行为匹配（Behavior- Matching Agent）两个部分，从而包括两个方面的知识：专家知识和用户－系统交互的经验。专家知识经由知识获取，从该领域的专家那儿搜集、整理并用特定的内部知识表征形式植入系统中；用户－系统交互的经验则经由行为匹配从以前的用户那儿，搜集其如何在系统的指导下发现理想产品的过程信息，如果当前用户的行为类型与以前的用户的行为类型相匹配，系统就推荐以前的对应用户所选择的产品，不论行为类型是否匹配，系统都会自动记录当前用户获取理想产品的过程信息。而自动协商系统包括买方、卖方和用户界面三个组成部分，数据在买方和卖方之间进行交换，包括三个步骤：确定协商空间，探测协商双方的态度，确定协商函数。其中，买方工作更为积极，它可以从产品推荐所提供的链接中选择对应的卖方进行交流。
Lee和Chung将虚拟现实技术和网络决策支持系统整合到网上商城的设计中，提出并设计了虚拟现实驱动购物[12]（Virtual Reality drIven Shopping Agent，VRISA），创造了一种新的网上购物商城的范式。它将生活方式探测器（Lifestyle Finder Agent）（记录消费者剖面图）和特征比较（Attribute Comparison Agent）（包括价格、设计和质量3个维度，采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）进行特征比较）两个子作为其核心机制，并在推荐和最终的分析中包括了实体控制模块（avatar control module）。实体控制模块包括两个函数：推荐函数和实体控制函数，推荐函数按照合理性和敏感性标准整合生活方式探测器和特征比较两个子的推荐信息，将令消费者满意的结果传递给实体控制函数，实体控制函数将内部语言转化成包括文本、图像和声音的3D形式输出。
对网络信息系统（Web Information Systems，WISs）来说，其用户的背景多种多样，而要使该系统能够达到世界通用的目的，就必须跨越用户已经知道的和他们与计算机系统进行交互所需要知道的之间的鸿沟，这就需要对所有的用户提供支持。Aberg和Shahmehri提出了一个用户支持的一般模型[13]，该模型结合了计算机和人类助手两个方面的支持，同时考虑了技术多样性和用户差异，为用户提供了一个灵活的界面，用户可以自由选择他们与支持系统进行交流的方式。通过对这个模型的应用研究发现，把人类助手整合到支持系统中去是提供有效的用户支持的一个方式。这个整合使该网站用起来更加有趣并增加了用户对该站点的信任，也改善了该站点的气氛。这就为决策支持系统向智能化、人性化发展提供了理论支持。
3 决策支持系统的应用研究
一些研究检验了决策支持系统对用户绩效的影响，但是不同的研究者对于具体的决策支持系统的使用和用户绩效的定义不同。Peng, Finin, Labrou 等人（1998）研究了决策向导对用户绩效的影响。决策向导按照系统为用户的问题解决提供帮助的多少划分为简单的提供信息和提供选择路线的建议两种水平，并把决策质量作为测量最终用户绩效的重要因素。Head等人（2000）研究了网络导航对最终用户绩效的影响，网络导航虽然在提供支持上使用了全然不同的策略，但它以帮助用户发现以前曾经浏览过的网页为目标，与智能搜索有着相似的功能。而用户绩效则被定义为使用该系统能够减少完成特定任务所需要的时间，并包括网页内浏览绩效和网页间浏览绩效两个方面。Hostler, Yoon，Guimaraes综合了以前的研究者对于用户绩效的定义，在研究网络对最终用户绩效的影响时，用耗时、决策质量、对决策的自信和认知努力四个变量来测量最终用户绩效[14]，其中，耗时包括网站选择时间、产品搜索时间和产品选择时间三部分；决策质量按照用户所选择的产品适合实验中特定的产品特征标准（实验中包括8个特征标准）的程度来测量，并划分为0（没有一个符合特征标准）到8（全部符合特征标准）9个等级；对决策的自信和认知努力都用7点Likert量表来测量。结果发现，网络减少了耗时，提高了决策质量，增加了对决策的自信和减少了认知努力，从而证明网络对用户绩效有积极的影响。不仅如此，Garrity, Glassberg等人在调查网上消费者购物决策满意度，并用任务支持满意，决策满意和界面满意三个基本成分来表示用户满意时，发现决策支持满意在网络信息系统中成功扮演了重要角色[15]，说明决策支持系统不仅有利于提高用户绩效，而且有利于提高用户满意度。
Häubl和Murray调查了网络推荐产品时其算法所采用的信息类型是如何影响消费者对产品特征的偏好以至最终对产品的选择的[16]。他们把推荐界定为可以基于用户的输入校正其偏好模式并应用该模式进行人性化的产品推荐的工具软件。实验采用2（算法）×2（特征间的相关）组间设计，结果发现，推荐算法中所包含的产品特征在消费者的购买决策中的作用更加显著，同时这一影响被产品特征之间的相关所调节，从而推断，网络可以通过推荐算法的设计，用系统的方式来影响用户偏好，这就为商家影响消费者的购物决策提供了新的思路。
4 国内研究现状及展望
网络技术的发展和电子商务的出现改变了人们对于交易是什么以及如何操作等各个方面的看法和实际行为，使经济发展的前景呈现出网络化、信息化的新局面，基本上改变了经济前景，也使决策支持的需要更加普遍。决策支持系统领域的研究，必须考虑普遍存在的网络交易模式，采用一种跨学科的观点来整合技术和交易模式[17]。这不仅仅包括在现存的不同决策支持系统设计语言、推荐算法上的整合，而且包括针对不同的交易模式的不同决策支持系统设计框架的整合。
1.1实例管理与产品设计的关系
产品设计与实例知识管理之间是息息相关的（如图1），实例知识管理贯穿于产品设计的各个阶段，通过实例知识管理，能够为企业提供知识密集，具有更高附加值的设计产品。在产品设计过程中，可以通过实例知识管理，为其提供这样一个平台，通过这个平台可以实现智能知识的交互、分享和应用。实例知识管理是通过各个模块的设计，包括产品设计实例知识阐释、产品设计实例知识操作等来指导和支撑产品设计各个阶段的设计，通过各种知识间的交互，实现各种类型产品的设计与创新。而知识分享和使用平台主要是实现了产品设计自动使用和处理知识的功能。实例知识管理促进了产品设计的创新，从其要达到的目标来看，产品设计实际上是利用企业现有的资源，根据客户的要求进行产品设计，而实例知识管理就是分类、整合管理了设计实例的各种相关知识，二者之间的结合促进了知识资源的高度有效利用。所以，实例知识管理不仅为产品设计提供思路和依据，促进了产品设计的创新，同时还提高了智能资产的利用率，客观上减少了设计成本，使企业在激烈的竞争中占据更大的优势。1.2基于CKM的产品设计模型基于CKM的产品设计模型，主要体现的是产品设计中应用的多种先进知识管理理念和技术，主要包含以下内容：实例知识交互分享平台、知识源系统、基于CKM的检索一修改一使用(REMU)核心以及与其配套的反馈和修正(FR)模块、知识地图导航平台等。基于CKM的产品设计的资源涉及企业全部知识资料，通过给各个设计者分配的不同角色及执行的不同任务来进行知识推送，主要运用了三种关键技术，即CKM的REMU核心技术、计算进网络技术和实例知识管理技术，协助设计人员完成各种产品、各个阶段的产品设计工作。
2、基于实例知识管理的产品设计方法研究
2.1基于CKM的产品设计原理
基于CKM的产品设计方法吸收了CBR和知识管理的精华，将二者的优势技术进行了融合，并将其融合后的主要优势体现在了REMU执行圆、以及REMU-FR环形结构中。REMU执行圆在基于CKM的产品设计中占据非常重要的位置，处于核心地位，它的作用主要是在产品设计的各个阶段，对相关主题知识及实例进行检索、修改和使用。而REMU-FR环形结构的作用主要体现在新出现的实例知识中，通过对其反馈和修正来丰富实例知识库。
2.2基于CKM的产品设计步骤本次研究的基于CKM的产品设计方法的实现，主要包含以下几个步骤：
第1步：分解任务。这一步一定不要忽视，首先要准确清晰的分析基于CKM的产品设计的目标、要求、策略以及设计过程中可能会出现的困难，然后将各个阶段的任务进行分解，并制定分解的可行性依据，落实到设计小组或者是各个成员。
第2步：知识推送。基于CKM产品设计实现的关键就是知识的主动供应。知识推送需要遵循以下原则：一是供应相应的实例知识内容，二是根据设计人员的具体需求推送相关的任务、要求、专业知识、实例知识等。
第3步：知识地图导航。设计人员从基于CKM产品设计系统的知识导航图中进入自己的任务界面。知识地图会将各设计人员的任务完成情况清晰的显示出来，设计人员课可以借助知识地图来了解各种设计相关的知识。
第4步：实例知识检索。设计人员在产品设计的过程中若遇见某些暂时无法解决的问题，可以通过基于CKM产品设计系统来从之前的设计方案中寻找灵感，只需要在系统中输入主题、原理、核心技术等关键词就可以进行实例知识检索，从而找出当前设计中出现问题的解决方案。
第5步：知识阐述与修改。设计人员通过上一步的实例知识检索得到了相关的问题解决方案，但是并不能完全的应用于当前的产品设计中，因此就需要根据具体的相关知识进行修改。此时就需要设计人员通过知识阐释功能模块进行相关概念、原理、方法方面知识的学习。
第6步：知识共享和使用。经过了对实例知识的检索和修改之后，设计人员就可以将修改后的方法应用于当前的产品设计当中了。在整个产品设计过程中，每个设计阶段的REMU执行圆的最后环节就是知识的使用。若是最终的实例知识不能够满足当前设计需求，那么就要再返回到第4步，重新进行知识检索，再进行修改，直到最后找出合适的实例知识来完成设计任务。
第7步：存储新实例知识。设计人员通过上述六个步骤已经有了新的设计实例知识，那么为了不浪费了这份新资源，我们会通过反馈和修正模块来将这些新实例知识存储起来。通过这一步可以实现各个设计阶段的REMU一FR环形结构，使企业的智能资产更加丰富。
第8步：合并子任务，确认提交。各个设计人员在设计过程中都完成了自己相应的设计任务，那么最终需要将各个子任务合并在一起才能够完成整个阶段的产品设计任务。最后，设计人员通过逐层提交任务完成确认单，以此来证明设计过程中所负责的任务和完成情况。
3、结论
