在设计越来越高科技、奢侈感、概念化的今天，包容性设计也许是最为亲民与平衡的设计理念，它拒绝让少数服从多数，也不想让多数配合少数，它相信，对极端人群的细心观察，加上对普通大众的广泛关注，能创造出更具包容性、属于更多人的好设计。今天我们就来简单谈谈UI设计中的包容性设计需要注意和有待改进的地方：
用户认知能力
一般人的观念里会绝对化地将人分为完全能力人和残疾人，基于这个观念产品也被设计成针对完全能力人使用的或针对残疾人使用，实际上人的能力值有连续的变化范围，而且这种变化毫无规律可循，打个比方，量子物理学家在使用功能手机的时候可能会遇到困难，而同样的手机给到一个平均智商的十几岁小孩手里，他却能玩得得心应手。
在UI设计领域，不管用户的认知能力和水平如何，都应该是设计师潜在的目标用户。降低一件产品的能力要求可以使更多的人能够使用该产品，并且使之前感觉使用困难的那部分人更易使用，这一点同样适用于UI设计，在一个界面中，你增加的元素越多，整个界面的复杂性也就随之增加，用户在使用上所花的努力也就越大。曾经有人说过：“最好的设计不是用来看的，是用来体验的”。这意味着，你的 UI 应该让用户去体验，而不是放一些花里胡哨的东西给用户看。UI 设计越简单，用户体验越好，不要滥用设计元素，不要使用拥挤的界面，拥挤的界面，不管功能多么强大，都会吓跑用户。
在一些优秀的设计中，你看不到华而不实的UI修饰，或是用不到的设计元素。也就是说，其必须的元素一定是简洁且有意义的。当你想着是否要在界面上加一个新功能或是元素的时候，问问自己，“用户真的需要这些吗?”或者是“为什么用户想要这个小巧的动态图标?”。你是否只是因为出于自我喜好而添加这些元素?记住，永远不要在UI设计中给自己出风头。
语言和美学
语言的人类交流的主要工具，它的影响力是无穷的，而且语言的表达方式也很重要，但是这点往往被人们给忽略了，美国杜克大学的一项研究表明，不管什么类型的工作，如果招聘广告带有明显的性别倾向，那么这个工作的吸引力就会受影响。这里就引出了这样一个问题：设计时所选择的语言表达方式对新注册的用户数量或者购买产品的用户数量会产生多大的影响?
我们都知道，所有的界面或多或少都有文字在其上。在选择语言表达方式的时候，让文字尽量口语化，而不是华美辞藻的堆砌，因为不是人人都是文学大师。为行为提供清晰、简明的标签，保持简朴的文字叙述，用户对此将会很赞赏，因为他们不再是听命于他人的官腔——他们听到的是如朋友般甚至自己说话的表述方式。可以这么说，如果设计师对每个像素、每个图标、每个字体都考虑再三，那么他同样需要斟酌每个词语。
当然，语言表达方式的好坏只是衡量标准之一，除此之外，美学同样在UI设计中扮演着重要的角色，元素的摆放、形状(棱角或者是圆角)以及色彩的使用，在不同性别、不同文化的用户眼里，所产生的效果也是不尽相同。就拿色彩来说，没有一种色彩方案能够符合所有用户的胃口，在使用色彩的时候要记住两件事，首先，不同文化中的颜色代表的含义有所不同，所以确保你的目标用户能够理解你所选颜色的含义。其次，不要忽略色盲用户，在区分不同元素时，多花些心思和功夫，使用一些颜色以外的技巧，例如一个图标中的长条。如果用户是色盲，他们就不能区分特定的颜色，多数色盲患者都是红绿色盲，所以你需要使用其他的方法，例如不同形状、不同材质加以区分。
自适应界面
鉴于用户的认知能力会有很大差别，为了照顾普通的小白用户，我们要对界面不断地简化，比如说去掉一些功能，但另一个问题又随之而来，如果界面太过简单，又很难令那些想要更多功能或控制的高端用户满意。比如说，傻瓜相机操作简单，几乎人人都会使用，但是无法满足一些高端用户的需求，例如摄影师。于是，综合各方面的因素，最常见的解决方案是让用户根据自己的需求进行界面的自定义。这个方法真的可行吗?有关研究表明，只有不到5%的用户会对默认设置进行更改，这就说明了用户自定义的方法在界面设计中根本不可取。
那么，有没有一种能够根据用户的认知能力和使用习惯进行自动适应的方案?虽然目前要实现这个功能，在UI设计领域还存在不小的难度，但这应该是值得尝试的一种解决方法。而且，自适应这个功能在其他领域已经有了先例，iPod之父Tony Fadell发明的智能恒温器Nest或许就是个很好的借鉴例子，Nest不但外观很潮，而且还能自动感应是否有人在家而调节温度，并且根据用户的习惯将温度自动调节到最舒适的状态，并且随着用户使用它的时间越久，它就会更加了解用户的习惯。
多年来，网页设计师的宗旨都是在最小化认知负荷的同时避免牺牲功能。虽然人类大脑极其复杂，不过其缺点却是令人惊讶地可以预测出来的。在 1956 年，科学家乔治•米勒发表了他关于人类短时记忆的研究，在该研究中他发现人类的瞬时记忆只能维持记忆 5 到 9 个数字，平均来说是 7 个。虽然确切的数字至今仍有争议（3 到 6 个是现在公认的理想状态），但是米勒的研究发现被证明是确实有效的，它引出了重要的「组块方法」，在实践当中将相关性信息按组分类，可以让用户的记忆过程与理解过程都更加简便。
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