概要：
- 考试编号：210
- 是“UCUXD用户体验设计师”等证书的核心考试之一。
- 主要考核用户体验的理论、流程、工具和方法。
- 单项选择题考试，60题，合格成绩为75%。
考试简介：
本考试（编号：210）对应“UCUXD用户体验设计师”等证书。考试依据“用户体验设计师”，“用户体验研究员”等岗位能力模型设计，主要考核用户体验设计研究人员（中级）所需要掌握的知识和能力。重点考核用户体验流程、用户体验原则、设计思维、用户研究、团队共识、行为设计、交互设计、界面及视觉设计、服务设计、用户体验心理学等方面的知识和能力。
报考条件：
目前从事用户体验研究或设计相关工作。
考核模块：
一、UX理论与基础知识
- 掌握以用户为中心的设计原则与流程。
- 掌握以用户需求为导向的迭代设计流程（如ISO 9241定义的人机交互流程）以及设计思维方法。
- 了解心理学发展历史、主要流派及应用领域。
- 了解感觉器官、大脑、神经系统及内分泌系统的结构和生理。
- 掌握感觉和知觉，视觉，格式塔视觉原理、错觉、联觉、声音、嗅觉和其他感觉中的心理现象。
- 熟悉记忆三箱模型，感官记忆，长、短时记忆，注意与记忆，认知负荷，遗忘，艾宾浩斯遗忘曲线，编码、巩固、提取失败，自传体记忆和闪光灯记忆。
- 熟悉注意力机制与信息呈现，瓶颈理论，资源理论，特征整合理论，注意定势现象，斯特鲁普效应，希克定律，决策过程与选择超载。
- 熟悉学习与习惯养成，内隐知识和外显知识，语言和符号系统，认知地图，ATARI圈套模式，游戏化设计、八角行为分析。
- 熟悉思考，逻辑推理和问题解决，双系统理论，创造的心理学过程。
- 熟悉人格，智商，超我、自我和本我，心理防御机制，集体潜意识，人格内动力，内外向性格，人格发展，共同格调。
- 掌握心智模型与系统映射。
- 熟悉用户情绪，掌握用户情绪与情感在设计中的作用，包括愉悦设计、情感引导和品牌调性塑造等理论，使产品在满足功能之余带来积极情感体验。
- 了解需求层次理论（Maslow需求金字塔）及自我决定论等框架在用户体验中的应用，内在动机和外在动机理论。
- 熟悉序列位置效应（首因效应和近因效应）与信息布局。
- 掌握各种认知偏差与界面设计，错误防范与容错设计。
- 掌握人因工程，费茨定律与交互极限。
- 了解焦点效应、透明度错觉、自尊、习得性无助，自我妨碍。
- 熟悉自我服务偏差和归因偏差，虚假普遍性和虚假独特性，信念固着，规划谬误。
- 熟悉说服的过程和路径，好心情效应，登门槛现象。
- 熟悉行为设计原理，熟悉如何利用行为经济学和心理学原理影响用户决策（如Fogg行为模型、用户动机触发、MOT等），熟悉助推方法。
- 了解社会认同效应（从众现象）。
- 了解社会助长作用，社会懈怠、群体极化和少数派影响。
- 掌握可用性的科学定义（交互系统在特定情境下的有效性、效率和令人满意程度）以及用户体验在使用前、中、后各阶段的涵义。
- 熟悉主流的交互设计准则和可用性启发式原则（如尼尔森十大可用性准则、格式塔视觉原理等），确保设计符合一致性和符合用户期望。
- 了解无障碍（可访问性）的意义，即让各类用户（无论视力、听力或行动能力差异）都能平等地使用产品；熟悉相关标准如WCAG无障碍指南和ISO 9241-171等行业规范。
- 了解创新商业理论，如：持续性创新和破坏性创新，创新扩散理论等。
- 了解心智模型和商业模式设计，价值主张的感觉化。
- 了解可持续发展目标（SDGs）和ESG。了解循环经济学，人-环境交互理论。了解循环思维，社会认同与互惠原则。
- 掌握定性用户研究的主要方法，如用户访谈、人种学研究、问卷调查和焦点小组等，能够获取用户需求和痛点。
- 了解定量研究与数据分析方法，能够初步运用调查统计、A/B测试、漏斗分析等定量手段获取客观数据，利用数据分析用户行为模式，为设计决策提供支撑。
- 掌握用户画像（Persona）与使用场景。能基于调研塑造典型用户画像及情景案例，能结合AI，用于指导设计决策。
- 掌握用户旅程地图与体验地图等主要地图技术。能绘制用户旅程地图，分析用户在各接触点的体验过程。
- 掌握任务分析与信息架构设计。能拆解用户任务流程，提炼用户目标；基于任务分析组织合理的信息架构（如站点地图、导航结构），确保内容架构清晰、易于查找。
- 掌握线框图与原型设计迭代。能够制作低保真线框图和中/高保真原型，原型迭代验证设计假设。
- 掌握可用性测试与用户反馈的研究方法。如：可用性实验和远程可用性测试，收集真实用户反馈来发现问题，并根据反馈持续优化设计。
- 了解启发式评估与专家审查。
- 熟悉常用的设计思维（Design Thinking）流程和方法，如IDEO设计思维流程。
- 熟悉在精益创业和敏捷迭代中进行UX研究和设计改进的方法，熟悉精益创业的产品开发流程，能在敏捷开发环境中和协同工作，适应迭代设计、快速原型和持续改进流程。
- 熟悉UX文案与内容策略。理解UX Writing在用户界面中的作用，能够撰写清晰、有同理心的界面文案。
- 掌握跨职能团队协作方法。理解产品开发中不同角色（产品经理、开发、测试、市场等）的关注点，具备跨团队沟通协作能力。能融入Scrum/项目团队开展设计。
- 熟悉从需求到发布的设计流程管理。能按时交付设计产出，遵循项目管理规范。
- 掌握利益相关者沟通、团队引导。能与高层及各利益相关者有效沟通UX价值，利用数据和实例证明良好用户体验对业务目标的贡献；能用引导方法促使团队形成共识。
- 熟悉设计评审与反馈机制。善于接受和整合反馈改进设计，推动设计质量持续提升。
- 熟悉产品定位与用户需求对齐。理解产品定位与目标用户，确保设计方案契合业务定位和用户核心需求。做到设计满足产品基本定位。
- 掌握用户体验指标与ROI评估。建立量化的UX KPI（如任务成功率、用户留存、NPS等）来评估体验成效，运用数据证明用户体验改进所带来的商业价值和投资回报率。
- 掌握线框和原型设计工具。能够熟练使用主流设计软件进行线框绘制和交互原型制作（如Figma、Sketch、Adobe XD等），掌握基本功能，了解如何定制高效的原型工作流。
- 熟悉用户调研与测试工具。如使用调查问卷平台、远程测试工具和日志分析工具获取用户数据（如SurveyMonkey、UseInsight、热图分析等），支持从定性到定量的综合用户研究。
- 掌握竞争分析方法和工具。能分析市场上竞争产品的用户体验优劣和差距，能够从体验角度进行竞品分析，对标找出自身产品的改进机会。
- 熟悉数据分析与可视化工具。能运用数据分析平台（如Google Analytics、Mixpanel）及数据可视化工具，将用户行为数据转化为洞见。
- 熟悉协同设计与在线白板工具。会使用团队协作工具，如实时协同设计平台和在线白板（例如Miro、FigJam），用于远程头脑风暴、设计评审和团队设计协作，提高协作效率。
- 熟悉主要开发平台设计指南与标准。熟悉各平台的人机界面指南和设计规范（如Apple Human Interface Guidelines、Google Material Design），确保设计符合不同平台/设备的规范要求并具备一致的用户体验。
- 了解前端开发的基础技术（HTML/CSS、响应式框架等）及设计实现原理。能与开发者有效沟通实现设计。
- 了解可持续发展和ESG指标设计。了解可持续设计检查表和设计中的碳排放量化计算。
- 了解AI赋能的设计工具。会使用新兴的人工智能辅助设计工具，如生成式设计插件、智能版式和自动布局工具等，利用机器学习自动完成图像识别、颜色匹配等设计任务，从而提升设计效率。
- 了解AI辅助设计。利用人工智能提升设计流程效率，例如运用生成式AI工具自动完成部分设计任务。通过机器学习实现设计智能推荐和重复劳动自动化，使设计过程更加高效创新。了解常见AI设计助手的用法，能将AI深度整合进设计工作流。
- 熟悉AI驱动的用户建模与个性化。熟悉基于AI的大数据用户建模技术，如利用机器学习分析用户行为并细分用户群，驱动个性化的内容和界面呈现。能够设计和评估个性化推荐系统，为用户提供定制化体验（例如根据用户行为预测其需求）。同时，在产品设计中考虑数据隐私和算法偏见，在提供个性化服务的同时确保公平与合规。
- 了解AI可解释性与透明设计。注重人工智能决策过程的透明度，在设计中融入可解释性AI(XAI)原则。确保产品界面能够向用户清晰解释AI算法的决策依据，提升系统的可信度和可理解性，以消除用户对AI的疑虑，建立信任。
- 熟悉对话式界面与无界面交互。了解设计未来的无界面交互（Zero UI）体验，例如语音助手、智能音箱、手势控制等，让用户无需传统屏幕即可完成交互。同时掌握对话式UX设计方法，包括聊天机器人界面的流程设计、多轮对话引导和自然语言处理基础。能规划复杂场景下的人机对话策略，优化多模态交互体验。
- 了解沉浸式AR/VR体验设计。探索增强现实(AR)、虚拟现实(VR)等沉浸式媒介中的用户体验设计。了解空间交互原则、3D界面设计、人机互动的新范式，以及在AR/VR环境下避免晕动症等可用性问题的设计技巧，把握现实与数字信息融合的机会和挑战。
- 了解可穿戴设备与物联网设计针对可穿戴设备（如智能手表、AR眼镜）和物联网(IoT)环境下的用户体验进行设计。理解多设备联动、环境计算（Ambient Computing）等概念，了解在屏幕极小或无屏幕设备上提供关键反馈与交互的方法，能够创造在智能家居、车联网等IoT场景中的无缝用户体验。
- 掌握AI伦理与隐私保护。深刻理解人工智能应用中的伦理议题，在设计中落实对用户隐私、安全的保护措施。例如确保用户数据的透明收集和合理使用、提供隐私控制选项，避免算法决策中的偏见和歧视。制定并遵守AI产品的伦理准则，确保前沿技术的应用以用户信任为前提，符合法律法规和社会价值观。
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考试方法：
考试为单项选择题考试，共60题，采用笔试或机考形式。
考试时间：
45分钟内完成。
合格标准：
合格标准为正确率高于75%。
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