文章总结与翻译一、主要内容本文聚焦于利用大型语言模型（LLMs）自动化认知走查（CW）这一可用性测试方法，核心探索LLMs能否模拟人类在CW中的行为，以降低传统测试的成本和资源消耗。研究设计双角色LLM代理架构：设计了 facilitator（引导者）和 evaluator（评估者）两个AI代理，分别模拟CW中的研究人员引导角色和用户评估角色，通过迭代优化的提示词实现界面导航、思维外显和流程推进。两项对比研究：研究1：对比GPT-4、Gemini-2.5-pro与10名人类评估者在两款移动应用（语言学习类、旅行预订类）上的CW表现，从任务完成率、导航路径一致性、潜在失败点识别三个维度展开分析。研究2：探索通过额外提示词优化LLM对人类潜在失败点的预测能力，对比“有上下文”（LLM完整走查流程）和“无上下文”（仅单屏独立评估）两种模式的效果。核心发现LLM与人类的行为差异：LLM的任务完成率更高（GPT-4达100%，Gemini-2.5-pro达97.2%，人类为88.2%），导航路径更接近最优路径，步骤更少；人类评估者在不确定下一步时更倾向于广度优先搜索（探索性行为），且易受记忆误差影响；LLM则更理性，优先选择最可能的 Synthetic Cognitive Walkthrough: Aligning Large Language Model Performance with Human Cognitive W...
文章总结与翻译一、主要内容本文聚焦于利用大型语言模型（LLMs）自动化认知走查（CW）这一可用性测试方法，核心探索LLMs能否模拟人类在CW中的行为，以降低传统测试的成本和资源消耗。研究设计双角色LLM代理架构：设计了 facilitator（引导者）和 evaluator（评估者）两个AI代理，分别模拟CW中的研究人员引导角色和用户评估角色，通过迭代优化的提示词实现界面导航、思维外显和流程推进。两项对比研究：研究1：对比GPT-4、Gemini-2.5-pro与10名人类评估者在两款移动应用（语言学习类、旅行预订类）上的CW表现，从任务完成率、导航路径一致性、潜在失败点识别三个维度展开分析。研究2：探索通过额外提示词优化LLM对人类潜在失败点的预测能力，对比“有上下文”（LLM完整走查流程）和“无上下文”（仅单屏独立评估）两种模式的效果。核心发现LLM与人类的行为差异：LLM的任务完成率更高（GPT-4达100%，Gemini-2.5-pro达97.2%，人类为88.2%），导航路径更接近最优路径，步骤更少；人类评估者在不确定下一步时更倾向于广度优先搜索（探索性行为），且易受记忆误差影响；LLM则更理性，优先选择最可能的