USWDS项目中的Memorable Date组件优化:月份输入方式的用户体验分析
2025-05-31 09:06:45作者:胡唯隽
背景介绍
USWDS(美国Web设计系统)作为美国政府网站的标准化设计框架,其表单组件的易用性直接影响着数百万用户的体验。在最近的可用性测试中,研究人员发现Memorable Date(记忆日期)组件中的月份输入方式存在优化空间,特别是对视障用户群体不够友好。
问题发现
通过针对8名残障人士(包括5名视障用户)的可用性测试发现,当前月份下拉框存在以下问题:
- 输入方式单一:仅支持数字输入(如"01"代表一月),不支持月份名称搜索
- 用户预期不符:50%的视障测试者倾向于输入月份名称(如输入"D"选择December)
- 认知负担:需要用户进行月份名称与数字的转换思考
技术方案探讨
现有实现分析
当前Memorable Date组件使用的是标准Select控件,而非Combo Box组件。这种实现方式限制了输入灵活性,只能支持预设的选项选择。
改进方向评估
开发团队考虑了三种可能的改进方案:
- 增强Select控件:修改标记以提升键盘响应性
- 改用Combo Box组件:支持更灵活的输入匹配
- 简化选项内容:移除数字仅保留月份名称
经过评估,方案3被认为是最可行的改进方向,原因包括:
- 避免引入Combo Box可能带来的新问题
- 更符合用户自然思维模式(人们通常用名称而非数字记忆月份)
- 减少国际化用户的混淆(不同文化对日期格式理解不同)
最佳实践参考
对比业界常见做法发现:
- 谷歌注册流程采用纯月份名称的下拉选择
- 英国政府设计系统推荐使用三个独立文本输入框
- 多数专家建议避免数字与名称混合显示可能造成的混淆
最终决策与实施
基于测试结果和行业实践,USWDS团队决定:
- 移除月份选项中的数字前缀
- 仅显示完整的月份名称(如"January"而非"01 - January")
- 保持现有的下拉选择交互方式(不改为文本输入)
这一改进将带来以下优势:
- 降低用户认知负荷
- 更符合自然思维习惯
- 减少视障用户的理解混淆
- 保持组件简单性和一致性
未来优化方向
虽然当前方案解决了主要痛点,团队仍将持续关注:
- 多语言环境下的月份显示问题
- 极端情况下超长月份名称的显示处理
- 与其他表单组件的交互一致性
这次优化体现了USWDS团队对无障碍设计的持续承诺,也展示了如何基于真实用户反馈做出技术决策的过程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1