人机交互中的心智模型：实证方法论与指南的系统综述

心智模型概念长期用于人机交互中，以捕捉人们对计算系统的理解和推理。诱出用户的心智模型可以解释他们对系统的行为和态度——为何及如何使用、依赖、信任或拒绝它。然而，其使用在概念上仍碎片化、方法上多样，且未在现代AI系统的背景下重新审视，而AI系统的不透明性和新能力可能挑战人类理解。为解决这一空白，我们系统综述了88项诱出人类对AI系统心智模型的实证研究。我们提取并分析了研究如何定义和诱出心智模型、其方法预设的心智模型类型，以及这些在不同AI系统类型间如何变化。基于认知心理学和人机交互中心智模型的框架，以及对提取变量间的描述性和关系性分析，我们发现：(1)心智模型诱出目标在系统特定评估与揭示大众理论的类别层面探测之间分叉；(2)认识论假设超越经典功能-结构视角(系统如何行为/内部如何运作)，出现类比和拟人化AI系统框架；(3)诱出方法更多受系统特征和社区特定实践而非理论承诺塑造，特别是对预测性和可解释AI系统及自动驾驶或驾驶辅助车辆。我们推导出9条实用指南以支持更审慎和反思性的AI系统心智模型诱出方法。