人机交互模型与理论/机械模型：人机一体
随着个人计算技术的普及，人机交互的范围已经扩展到包括人机信息处理（以及由此产生的，人类行为框架）及其与任务分析的结合。这对人机交互这个新领域来说是一个正确的方向，原因有很多。
- 作为一个新兴的研究领域，HCI 提供了一个独特的机会，可以从定性和定量的角度来研究工程和人因。这对于从功能和形式两个角度解构可用性尤为重要。GOMS 允许这种对设计理解的二元性。它被分成多个部分进行研究，具体来说是用户目标、操作符（软件允许用户执行的操作）、方法（帮助完成用户目标的经过良好学习的操作员和子目标序列）和选择规则（如果完成同一个目标有多种方法）。
- 通过将人类行为框架和任务分析的研究进行分割，我们尊重了人机交互的两个方面：人与计算机。有定量的方法来研究人因和工程产出。另一方面，也有很多方法可以定性地研究与 HCI 相关的人类行为。由于人类对设计的反应方式有很多，比如以不同的方式参与设计，定义多个选择规则，找到完成用户目标的独特方法等等，因此考虑对设计的定性反馈和方向非常重要。为人类设计是一个复杂的过程，因为他们不仅不可预测，而且可以在过程中进行修正 - 这是一种计算机最终会完善的技能。
- 人类在特定任务上的表现会因许多因素而异，例如感知和运动的生物学原理；设计呈现的形式因素；认知过程；对特定于操作系统的操作方法或操作符的偏好；等等。在进行 GOMS 分析时考虑这些因素，可以更全面地理解为什么某些设计成功而其他设计失败。
根据卡罗尔的说法，HCI 中的 HIP（人类信息处理）理论早期设计在心理学上等同于“刺激-反应”，包括感知和运动活动。然而，HIP 很难用作设计工具，因为它更具描述性，例如任务分析、近似和计算，而不是预测性，例如在不需要先验数据的情况下从任务中确定搜索目标。这种预测被称为“零参数”。因此，卡德、莫兰和纽厄尔在 1983 年引入了模型处理器 (MHP)，它预测了诸如记忆速度或键盘敲击速度之类的孤立的短任务。这些预测模型通过无错误性能来近似实际性能，被称为 GOMS（目标、操作符、方法和选择规则）模型。
在工作场所实施良好的 HCI 实践的同时创建一个有效且高效的模型，可以使用目标、操作符、方法和选择规则模型来实现。目标目标是简化用户的成就，可以通过以下方式实现
1. 通过匹配用户记录或项目信息，使用户界面与任务匹配。
2. 通过标准操作和一致性，使用户界面高效。
3. 为用户提供适当的反馈，使用确认接受、输入识别、输入验证通知和完成通知。
4. 经常使用 SQL 数据库或 excel 生成可用的查询，以提取我们以前没有的有意义的数据。
5. 提高所有成功收集、识别和检查数据的计算机用户的生产力。
引用
肯德尔，肯尼斯·E.，和朱莉·E.·肯德尔。“人机交互/第 14 章”。系统分析与设计。新泽西州上鞍河：Pearson/Prentice Hall，2008 年。533-89。印刷版。