架構在上述的研究方法與論文概述，本研究的論文內容架構具體反應了研究之步 驟與其內容，其詳細說明如下：
在第二章中，作者首先架構在「設計搜尋」的概念下，找尋構成搜尋的運算 機制（包括呈現、記憶、規則與決策），然後，經由這四個搜尋機制的面向，
進行想法聯想之連結問題在設計運算與認知領域的背景回顧，以提出一個分 散式想法連結的機制。
在第三章中，根據背景研究所獲得的分散式想法連結的機制（包括呈現、回 憶與溝通），進行輔助呈現、回憶與溝通之輔助設計系統（包括案例基礎推 理系統與多重代理人系統）的文獻回顧，並進行這些系統的比較與分析，以 提供本研究建立一個輔助分散式想法連結模型的基礎。
在第四章中，本論文延續初期研究所建立的動態想法地圖（DIM 初期模型），
更進一步的結合第三章所獲得在輔助分散式想法連結的運算機制，以精練並 強化 DIM 初期模型在分散性的特質，進而建構一個輔助分散式想法連結的運 算模型，而此模型的構成元素與其運算機制在本章有詳細說明。
在第五章中，DIM 經由架構在一個多重代理人架構（DARIS）的平台基礎上，
予以具體化 DIM 模型的運算機制，並發展成一個輔助分散式想法連結系統，
而此系統的使用方式藉由一個實際案例予以說明。有關 DIM 的系統實作與使
用方式在本章節有詳細說明。
在第六章中，為了驗證本研究之假設，作者執行一個設計實驗，並架構在 Goldschmidt [46]所建立連結圖像理論與其評估方式，進行 DIM 系統在輔助連 結有效性之評估，同時，透過此設計實驗，了解多重參與者在分散式的設計 環境中，如何藉由本研究建構的分散式想法連結機制，反應上述連結問題的 特質，又如何輔助他們在早期設計階段的想法連結。
在第七章中，作者首先對本論文的研究提出結論與建議，並藉由此研究的發 現，更進一步的說明本論文的研究貢獻，與作者未來後續的研究方向。
二、研究背景：從設計搜尋到分散式想法連結
想法聯想建立了一種強調連結問題的基本概念。連結問題的機制（以下稱連結機 制）主要藉由立即性的呈現方式反應解決問題的想法，並透過反射性的搜尋策略 連結參與者內在的記憶，同時，在分散性知識的互動過程中，經由多重參與者在 內在記憶與外在設計情境的衝突，建立了設計想法之間關聯性的連結。由於，本 研究目標是藉由一個輔助系統的建構，以了解分散式想法連結的相關問題，因此，
為了能更進一步了解連結機制之相關背景在設計運算上的意義，作者架構在相關 的設計運算觀點，予以進行此連結機制的背景回顧。
在設計運算的領域中，於「設計搜尋」（Design as search）的概念下，發展出不同 的搜尋模型，進而衍生為大部分的電腦輔助設計系統[23]。基本上，「設計搜尋」
強調設計過程中的搜尋機制，因此，搜尋機制將提供本研究了解連結機制在設計 運算領域中的意義。架構在搜尋機制的觀點下，首先須了解「設計搜尋」的相關 背景，經由了解搜尋機制在設計運算中的意義，再以搜尋機制所包含的不同面向，
進行連結機制的背景回顧，以提出一個分散式想法連結的機制。
2.1 設計搜尋
從 Simon 和 Newell[47]開始，在相關分析設計過程的研究中，設計被認為是一種解 決問題（problem solving）的行為。為了提供設計者可以透過一個特定模式的設計 過程，以提升設計問題解決的結果，有許多學者提出不同的設計過程模型[23]，例 如：Alexander[48]的「分析與綜合」（analysis 和 synthesis）模型、Pena 等人[49]的
「計劃與設計」（programming 和 design）模型、Asimow[50]的「分析、綜合與評 估」（analysis、synthesis 和 evaluation）模型，亦有學者架構在已提出的模型基礎 上發展出另一組模型，例如：架構在 Asimow 提出的模型基礎上，Jones[35]提出「分 歧、轉化與集中」（divergence、transformation 和 convergence）模型，此模型的分 歧係指將設計問題予以分解成若干片段，並透過搜尋大量相關的解決方法以界定 設計空間的範圍，轉化則為將這些分解的片段以一種新的方式組織在一起，而集 中為發現此新組織方式的可能結果並予以實踐。
為了解決設計問題，設計被視為設計者在設計問題的空間中，搜尋解決此設計問 題方法的過程[19]。此搜尋過程為經由不同的狀態（設計的解決方法），找尋解決 目前設計問題的方法，這些狀態主要包括起始狀態（initial state）、中間狀態
（intermediate state）及目標狀態（goal state）[19]。在進行搜尋的設計空間中，設 計者應用自己本身知識庫中程序知識（procedural knowledge）或規則的區塊
（chunk），將設計從一個狀態移動到另一個狀態。因此，許多自動化的問題解決 系統都來自於 Newell 和 Simon[47]的理論，這些自動化的系統稱為 General Problem Solver（簡稱 GPS）。
然而，設計者在問題解決的搜尋行為上，相似於上述 GPS 系統應用在人工智慧的 搜尋策略，例如嘗試與錯誤搜尋（trial-and-error）、深度優先搜尋（depth-first search）、廣度優先搜尋（breadth-first search）和經驗法則搜尋（heuristic search），
這些搜尋策略已經被運算化的應用在電腦輔助設計系統[38, 51]。此外，Anderson[52, 53]根據搜尋在推理的方向性，將設計搜尋的推理機制歸納成向前鏈接（forward chaining）與向後鏈接（backward chaining），而 Anderson 等人[54]更進一步指出，
有經驗的設計師通常使用向前鏈接的推理機制進行搜尋，而沒有經驗的設計師通 常使用向後鏈接的推理機制。
在設計運算領域中，Woodbury[26]認為上述之設計搜尋過程，在可能的設計空間中 找尋解決問題的路徑，此設計空間是一群資訊集合（information set），包括起始狀 態、中間狀態（intermediate state）和目標狀態，與在狀態之間的運算元（operators）。 每一個狀態代表可能完成或未完成的設計，因此，設計可視為在起始狀態與目標 狀態之間，去發現適當運算元的序列或路徑[26]（圖 2）。在搜索過程中，Norman[55]
認為設計者藉由特有的限制（constraints）因素，執行設計相關目標與決策之間的 配對（mapping）關係以決定方式，以得到最佳化的解答。
圖 2. 搜尋過程與資訊狀態（來源自 Woodbury, 1991）
除此之外，在以設計支援系統為主的設計研究領域中，一個提供設計支援系統的 架構，被稱之為設計空間探索者（Design Space Explorer），其引用一種最能被廣泛 接受的設計行為：「搜尋」或稱為「探測」。設計空間探測者將設計比喻是一種在
有選擇性且可能無盡的設計空間裡的智慧型行為，在這個無止盡的設計空間裡， problem）；3)設計轉化(design transition)的狀態，和 4)詳細解說的解決問題方法
（solution）。而 Woodbury[26]提出的「探測」理論，具體的建立了在設計空間的搜
在古希臘時代，“想法”這個字的意義為“一個事物的出現”（appearance of a thing）。
人類擁有一種獨特的能力去使用符號進而表達想法，並透過建構符號與符號間的