https://lu.ma/week17

這份教材探討如何結合資料科學與設計思考，以解決傳統流程中因人類主觀偏見所導致的決策盲區。作者指出，設計師不應僅依賴腦力激盪或直覺，而應導入機器運算的客觀數據作為「思考材料」，提升資訊的精準度與透明度。文中詳述了主觀感受與客觀行為資料的互補性，說明透過機器學習、A/B 測試與自動化感測技術，能更真實地描繪使用者畫像並優化互動路徑。這種運算式設計思考並非取代人類，而是將人工智慧視為動力引擎，輔助設計師進行更具科學根據的產品迭代。最終，課程強調整合質性研究與量化數據，方能在數位產品開發中達成更高品質且能自我進化的設計決策。

https://luma.com/week16

【UX•三刀流】 第十六章：可用性評估-為產品量身定製的體檢

本章節介紹了人機互動的標準與實務應用，核心圍繞著 ISO 9241 系列國際標準，定義了使用性的三大指標：有效性、效率與滿意度。本章介紹了多種設計原則，包含 Shneiderman 的介面黃金八原則，強調一致性、錯誤處理及降低記憶負荷的重要性。透過 Robinhood 投資軟體的案例研究，具體展示了如何藉由質性與量化研究發現使用者痛點及發展迭代優化方案。最終，強調優秀的設計師應具備產業知識、資料分析能力與同理心，以貫徹以使用者為中心的設計方針。

https://lu.ma/week15

https://lu.ma/week14

https://lu.ma/week13

https://lu.ma/week12

https://lu.ma/week11

https://lu.ma/week9

https://lu.ma/week8

https://luma.com/week7