提升触发-动作规则可理解性：探究有效引导非程序员的语言线索及其在智能系统设计中的应用

本研究通过实证分析揭示特定语言线索（如连接词"when"/"while"和动词结构）对非程序员区分瞬时事件（events）与持续状态（states）的关键作用，为优化终端用户开发（EUD）界面设计提供认知语言学依据，对提升物联网（IoT）系统触发-动作编程（TAP）的准确性具有重要实践价值。

　　

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Related work

触发-动作规则作为终端用户开发（EUD）解决方案已被广泛应用于家庭自动化系统（Ghiani et al., 2017）、教育设备（Andrao et al., 2023b）、文化遗产（Ardito et al., 2018）、电子健康（eWellness）（Barricelli and Valtolina, 2017）及机器人技术（Leonardi et al., 2019）等领域。触发-动作规则结构和TAP逻辑看似易于学习，但非程序员在实际应用中仍面临事件与状态混淆的认知挑战。

The study

本研究通过双任务实验探讨语言特征对非程序员解读触发-动作规则的影响，重点研究：

• 从属连接词（状态描述首选"if"、"while"、"as long as"；事件描述首选"if"、"when"、"as soon as"）和动词形式（通用型/状态特异性/事件特异性）在自动化目标表达中的适用性；

• 哪些语言线索能有效辅助用户准确区分状态与事件的时间特征。

Discussion

研究结果表明，非程序员对特定连接词（如"when"描述事件、"while"描述状态）的偏好优于通用连接词"if"，但部分偏好词（如"when"）在区分事件与状态时仍可能导致混淆，这与"if"的局限性类似。这些发现强调了精细化语言设计对塑造非程序员触发条件心理表征的重要性，为LLMs（大语言模型）集成至EUD界面提供了认知语言学依据。

Conclusions

通过对85名非程序员的研究发现：尽管参与者倾向使用时态特异性语言（如"when"表事件、"while"表状态），但部分连接词（如"when"）并未比通用词"if"更有效支持用户区分事件与状态。研究强调界面设计需采用更易理解的语言线索，并在系统层面实现语言与时间特征的精准映射，以提升触发-动作规则的构建准确性。

CRediT authorship contribution statement

Margherita Andrao：负责论文撰写与编辑、可视化、软件实现、项目管理、方法论设计、调查执行、形式化分析与数据整理；Barbara Treccani：参与监督指导与方法论构建；Massimo Zancanaro：负责监督评审与方法论设计。

Declaration of competing interest

作者声明无已知竞争性财务利益或个人关系影响本研究。

Acknowledgments

本研究部分受意大利大学与研究部（MIUR）PRIN 2017项目"EMPATHY: EMpowering People in deAling with internet of THings ecosYstems"资助。