摘 要：算法作为人工智能的支撑性技术已被广泛应用于人们的生活中，对个体理解、认知算法的能力提出了新的要求。个性化推荐是算法应用的重要情境之一，深度解剖和挖掘人们构建算法认知的过程，对提升算法素养具有重要意义。文章面向算法素养设计启发式情境游戏并开展用户实验，采集30名用户体验游戏的过程和反馈数据，在系统聚类的基础上采用归纳内容分析法对质性数据进行内容编码，识别了用户感知和理解算法的三种启发模式。在情境信息探索模式下，用户善于探索和挖掘页面中与算法相关的信息线索并获得启发，形成对算法的全面理解；在情境信息锁定模式下，用户更多基于个人知识经验积累，快速锁定与算法相关的核心信息以获得启发；在情境信息综合模式下，用户兼具探索和锁定的双重特点，善于将游戏经历与现实结合，进而启发现实生活。文章针对不同启发模式下用户的特点提出不同的算法素养启发策略。
关键词:算法素养;游戏化;启发模式;个性化推荐
【本文第一作者为四川大学公共管理学院专职博士后。本文系国家自然科学基金重大研究计划培育项目“人机交互视角下数据与知识双驱动的可解释智能决策方法研究”(项目编号:92370112)；2023年度湖北省自然科学基金创新群体项目“以人为本的人工智能创新应用”(项目编号:2023AFA012)成果。】
