Acceptance, Usability and Health Applications of Virtual Worlds by Older Adults: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual worlds allow users to communicate and interact across various environments, scenarios, and platforms. Virtual worlds present opportunities in health care to reduce the burden of illness and disability by supporting education, rehabilitation, self-management, and social networking. The application of virtual worlds to older adults who bear the burden and cost of health conditions associated with age has not been evaluated. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore the usability, ease of use, and enjoyment of a virtual world by older adults, the types of virtual world activities that older adults may engage in, and the perceptions of older adults regarding the application of virtual worlds in health care. METHODS: This quasi-experimental pre-post design research was guided by the Technology Acceptance Model (TAM). Participants were recruited from a Lifelong Learning Institute (LLI) program at Nova Southeastern University. Participants attended four training sessions over a 5-week period in the Second Life (SL) virtual world. Subjects were surveyed before and after the training on perceived ease of use, attitudes towards technology, behavioral intention to use the system, facilitating conditions, effort expectancy, and self-efficacy. RESULTS: Older adults (N=19) completed the informed consent and attended the first training session, and 11 participants (58%, 11/19) completed the full training and the post survey. Completers (82%, 9/11) were more likely than non-completers (37%, 3/8) to consider themselves technologically savvy (P=.048), and to express confidence in being able to use the virtual world (100%, 11/11 vs 37%, 3/8; P=.002). All completers (100%, 11/11) perceived that SL has application in health behaviors and disease and reducing social isolation among people who are homebound. Of the completers, 10 (91%, 10/11) responded that they enjoyed learning how to use SL. Completers suggested that future trainings include more assistants and smaller groups. CONCLUSIONS: This pilot study suggests that virtual worlds can be both a feasible and an applicable method to promote health among some seniors. Future research on virtual worlds with older populations should consider using state-of-the art technology including large monitors, providing a minimum of one trainer for every two to three participants, and distributing a comprehensive training manual at the start of the training to support organization and recall.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».