B4.14.1Cognitive Complexity Theory设计研究
学习时间可由用户需新掌握的规则数量估算
别名: 认知复杂度理论 · 产生式规则 · production rules
概念解释
认知复杂度理论（Cognitive Complexity Theory, CCT）把用户的任务知识表示为一组产生式规则——「在条件 C 下执行动作 A」的条目，学习时间近似与需要新掌握的规则数量成正比。
机制
每条新规则都要经历编码、练习到自动化的过程，成本大体按条目累加；已经掌握的规则不再计入。把目标界面所需规则全部列出，减去目标用户已会的规则，剩余数量乘以单条习得常数就得到学习时间的估计。
怎么研究
建模者为旧界面和新界面分别写出产生式模型，按匹配条件对齐后统计新增规则数；用新手学习曲线拟合单条习得常数，再检验「新规则数 × 常数」能否预测另一批任务的学习时间。该常数随任务复杂度变化，需在同一测量框架内标定。
边界
该估算假设用户按系统呈现的逻辑学习，不覆盖探索、试误和混淆造成的额外时间；复杂规则的习得成本高于简单规则，等权累加只是近似。常数依赖群体和训练方式，不能跨实验直接搬运。
怎么落地
- 评审新界面时列出用户必须新学的操作规则，逐条标注「已有」「部分相似」「全新」。
- 用「全新规则数」作为易学性预算，优先压缩全新规则而不是打磨已熟悉的操作。
- 改版前对比新旧规则清单，把新增规则降到最小集合，再用首次任务完成时间验证估算。