Exploring Methods to Improve Pen-Based Menu Selection for Younger and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Tablet PCs are gaining popularity, but many individuals still struggle with pen-based interaction. In a previous baseline study, we examined the types of difficulties younger and older adults encounter when using pen-based input. The research reported in this article seeks to address one of these errors, namely, missing just below. This error occurs in a menu selection task when a user’s selection pattern is downwardly shifted, such that the top edge of the menu item below the target is selected relatively often, while the corresponding top edge of the target itself is seldom selected. We developed two approaches for addressing missing just below errors: reassigning selections along the top edge and deactivating them. In a laboratory evaluation, only the deactivated edge approach showed promise overall. Further analysis of our data revealed that individual differences played a large role in our results and identified a new source of selection difficulty. Specifically, we observed two error-prone groups of users: the low hitters, who, like participants in the baseline study, made missing just below errors, and the high hitters, who, in contrast, had difficulty with errors on the item above. All but one of the older participants fell into one of these error-prone groups, reinforcing that older users do need better support for selecting menu items with a pen. Preliminary analysis of the performance data suggests both of our approaches were beneficial for the low hitters, but that additional techniques are needed to meet the needs of the high hitters and to address the challenge of supporting both groups in a single interface.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».