校园寻宝

备注： 本作品展示的是设计前期的探索过程：没有最终的成品或原型。

一、研究背景与问题定义

1.1 课题起点

大学校园是一个复杂的寻路环境。建筑分布分散、命名体系老旧、内部结构各异——对于新生和访客而言，“找到目的地”往往比预想的困难得多。我们的课题以此为出发点：设计一款帮助学生在校园中寻路的产品。

1.2 用户研究：亲和图揭示的真正需求

我们展开了一轮深入的用户访谈，并将反馈整理为亲和图（Affinity Diagram）。研究结果让我们看到了远比“找不到路”更丰富的图景。

痛点一：建筑识别困难

用户并非只是在电子地图上找不到定位，而是站在建筑面前仍无法确认。

“建筑上的标识太小了。” “有些楼甚至没有一个大点的牌子写名字。”

这意味着问题不在路径规划，而在物理环境的信息呈现。

痛点二：深层根源是“不熟悉”

多位用户坦承，困难的核心并非工具不足，而是对校园缺乏整体认知。

“最大的原因就是我对环境不熟悉。” “我根本不知道有多个学习中心。”

这个发现在日后成为我们设计转向的基石：用户需要的不是单次导航，而是空间心智模型的建立。

痛点三：现有工具力不从心

部分用户曾尝试使用Google Maps，但体验不佳。

“地图上有些楼根本找不到。” “它让我一直走，结果我面前是一堵墙。” “并不总是准确的——我还是得靠自己找很久。”

在封闭或半封闭的校园环境中，通用的导航工具暴露出数据滞后、精度不足的问题。这既是一个技术难点，也暗示了差异化设计的机会。

痛点四：建筑内部寻路尤为困难

相比于建筑间的外部路径，建筑内部的“最后一公里”更加棘手。

“有些老旧建筑的编号系统很混乱。” “标示牌不是一进门就能看到。” “用向下箭头表示‘在后方’，我从来都理解不了。”
“我在那栋楼里完全搞不清自己面向哪个方向。”

这些反馈揭示了三个子问题：标识系统不可靠、空间结构难理解、方向感难以建立。

对AR的复杂态度：期待与警惕并存

研究还触及了用户对AR技术的双重情感。

一方面，有用户明确表达了对AR的想象与期待：

“AR可以用来帮我识别每栋建筑。” “甚至可能有潜力做像寻宝这样的游戏化AR体验。”

这句话几乎预言了我们后来的设计方向。

另一方面，担忧同样具体而强烈：

“可用性是个问题——应用必须足够直观。” “手机会不会很快没电？” “我对隐私和安全有顾虑，毕竟AR要调用摄像头。” “我担心它的可靠性——尤其在人多或环境变化的地方。” “万一它把我带到错误的地方，后果可能很严重。” “我怕太依赖它，一旦失灵自己就完全迷路了。”

1.3 研究总结

用户反馈挑战了我们的初始假设。他们需要的不是一个更精准的Google Maps替代品——他们对工具本身抱有不信任，对AR导航更是充满顾虑。潜伏在这些抱怨之下的真正需求是：获得对校园空间的熟悉感与掌控感。

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二、设计方向的关键转折

带着这些洞察，我们回头审视最初的方案：一个引入AR元素的导航系统。

问题非常明显：

• 用户不想要：研究显示，学生对依赖AR的导航工具存在从可用性到隐私的多层担忧。
• 缺乏独特性：这本质上是一个技术驱动而非设计驱动的方案。它的难点在工程实现，而非解决用户问题的方式。
• 治标不治本：导航工具帮助用户完成单次路径引导，但无法从根本上解决“对环境不熟悉”这一深层需求。

我们决定重新定义问题。

原问题： 如何帮学生找到去目的地的路？ 新问题： 如何让学生产生主动熟悉校园的意愿？

这个转变意味着产品从“工具”转向“体验”，从“替代用户思考”转向“激发用户探索”。

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三、重新设计方案：“校园探索者” AR寻宝游戏

3.1 核心理念

如果一个新生无法自然地熟悉校园，那就给他一个熟悉校园的理由。

我们的方案是一款基于地理位置的AR寻宝游戏。它的目的不是带路，而是让学生在游戏化的探索中，自然而然地构建对校园空间的认知。

3.2 产品机制

主界面与探索起点

• 产品主界面是一张游戏化校园地图
• 地图上分布着多个 ”？“图标，每个问号都对应一个真实校园地点

兴趣点与知识解锁

当用户走近并点击某个问号后，系统会解锁该地点的趣味信息，例如：

• 建筑历史
• 校园冷知识
• 地标故事
• 与学生生活相关的小提示

每一个地点都被设计成一次微型发现。

线索与任务系统

• 用户通过探索兴趣点逐步解锁寻宝线索
• 线索会引导他们前往特定地点完成任务

任务类型

任务结合轻量 AR 体验，例如：

• 扫描真实雕塑
• 在特定地标旁拍照
• 回答基于已解锁知识的题目
• 寻找隐藏在校园中的虚拟物品

完成任务后，用户会获得虚拟”钥匙”。

终极奖励与激励机制

• 集齐所有钥匙后，最终宝藏会以 AR 形式在特定地点出现
• 排行榜记录完成时间和答题表现，鼓励学生重复探索、相互挑战

3.3 设计依据

这个方案是由用户的真实声音直接催生的。

用户研究洞察	设计回应
“我根本不熟悉环境”	通过强制访问多个兴趣点，隐性构建校园心理地图
Google Maps不可靠、有楼找不到	不做精准导航，转向“空间熟悉”赛道
建筑标识太小、不容易看到	兴趣点充当“活的标识牌”，AR叠加数字信息
用户：可以用AR做寻宝游戏	直接采用寻宝作为核心概念
担心AR导航不靠谱、后果严重	AR被降级为趣味增强层，失败不影响核心体验
建筑内部结构混乱、方向难辨	为未来室内探索任务埋下扩展空间

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四、可用性测试与迭代

4.1 原型设计的演变

在正式开发前，我们需要在真实场景中验证核心玩法。

最初尝试了纸质原型：手绘地图、贴上便签模拟解锁。这帮助我们验证了基本流程，但我们很快意识到，这个项目必须在室外实地测试，而纸质地图经不起风雨和反复使用。

最终我们选择了Figma制作极简可交互数字原型：用一张静态的学校地图截图作为背景，放置可点击的图标代表任务地点。原型被导入iPad，供测试者手持行走。

为了还原“到达地点自动解锁”的核心体验，我们采用了 “绿野仙踪”（Wizard of Oz）原型法。我跟在测试者身后，手持蓝牙游戏手柄。当他们到达预设地点时，我悄悄按下按钮，远程触发iPad上Figma原型的状态切换——图标从“未解锁”变为“已解锁”。在没有一行代码的情况下，我们高度模拟了未来的完整体验。

4.2 测试发现

两位目标用户参与了实地测试。操作过程本身没有障碍，但他们对核心机制提出了尖锐而一致的质疑。

问题一：“问号”设计损害探索动机

在我们的初始设计中，线索和趣味知识随机的藏在不同的问号里。一位参与者直言：

“如果我运气好，第一个问号就拿到了线索，我为什么还要去剩下的地点？”

这揭示了随机奖励模型与“完整探索”目标的根本矛盾。

问题二：知识获取的不确定性导致任务逻辑断裂

既然趣味知识不一定被访问到，那么基于这些知识出题的任务就无法成立。这对那些根本没遇到该知识点的玩家不公平。

4.3 关键迭代

根据反馈，我们对游戏机制进行了结构性修改：

改变前： 问号随机包含线索或趣味知识。访问部分地点可能就足够找到宝藏，探索不完整。

改变后：

• 所有问号统一为必须访问的兴趣点，每个都提供趣味知识，不再有“可跳过”的地点。
• 寻找宝藏的线索不再藏在问号里，而是被设计为探索里程式奖励——例如，访问5个兴趣点后，第一条线索自动解锁。
• 由于每个玩家都会访问所有兴趣点并获取全部知识，基于知识的任务有了公平且自洽的逻辑基础。

这个改动实现了从“或然”到“必然”的转变，确保每一位玩家都经验完整探索，并获得持续的前进动力。

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五、项目总结与反思

5.1 设计决策链

用户：“对环境不熟悉”
  → 重新定义问题：不是“导航”，而是“熟悉空间”
    → 产品转向：从AR导航工具变为AR寻宝游戏
      → 用户直接说出：“可以用AR做寻宝”
        → 确认方向
          → 测试暴露：随机奖励损害动机
            → 迭代为：探索里程式必然奖励

5.2 核心收获

1. 真正的洞察藏在“为什么”里。 用户的表层痛点是“找不到路”，但深层需求是“不熟悉环境”。回答“为什么找不到”比回答“怎么走”更有设计价值。

2. 技术风险可以通过设计策略规避。 用户对AR导航的担忧集中在可靠性——走错路的后果是严重的。但寻宝游戏中，AR只是趣味层：识别失败，不过少看一个特效，不会把人带进死胡同。设计策略让AR从“高风险工具”变成了“低风险玩具”。

3. 原型方法的正确选择决定了测试质量。 纸质原型不适合室外移动场景的教训，以及“绿野仙踪”法以零代码模拟完整体验的成功，都是方法论上的宝贵经验。

4. 游戏化设计的命门是闭环逻辑。 随机奖励机制看似增加了惊喜感，实际却摧毁了探索的完整性。好的游戏化设计需要确保用户的每一分努力都内嵌在公平、自洽的激励闭环中。

5. 设计是一个循环迭代的过程，而不是线性的创作。 这是我在这次项目中最大的个人收获。我过去下意识地认为，好的设计应该是一开始就想清楚的——一个完整的、线性的方案，然后按部就班地把做出来。但这个项目彻底改变了我的认知。从最初的AR导航App被质疑而转向寻宝游戏，到纸质原型失败后改用Figma加绿野仙踪法，再到测试中用户指出随机奖励摧毁了探索动机、我们重构为里程式解锁——每一步都不是预先设计好的，每一步都是在上一轮的反馈和失败上重新调整出来的。真正让我意识到“非线性”的，是这些步骤并不是一条直线往前走，而是一次次地循环：被质疑后回到问题定义，失败后回到原型方法，反馈后又回到激励机制的重构。那个最初的“无聊”的方案现在回头看，并非浪费时间，它是必要的起点——没有它被质疑，就没有后来的转向；没有测试中那个尖锐的反馈，就没有更自洽的激励机制。好的设计不是想出来的，是改出来的，是在一次又一次的回看、推翻、重构中循环生长出来的。