MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3012866914 · doi:10.2196/16310

Usability of a Mobile App for Improving Literacy in Children With Hearing Impairment: Focus Group Study

2020· article· en· W3012866914 sur OpenAlexvenueno aff
Shelly DeForte, Emre Sezgın, Janelle Huefner, Shana Lucius, John Luna, Anand A Satyapriya, Prashant Malhotra

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyHearing lossFocus groupPsychologyThematic analysisUsabilitySign languageComputer scienceQualitative researchAudiologyMedicineLinguisticsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children with hearing loss, even those identified early and who use hearing aids or cochlear implants, may face challenges in developing spoken language and literacy. This can lead to academic, behavioral, and social difficulties. There are apps for healthy children to improve their spoken language and literacy and apps that focus on sign language proficiency for children with hearing loss, but these apps are limited for children with hearing loss. Therefore, we have developed an app called Hear Me Read, which uses enhanced digital stories as therapy tools for speech, language, and literacy for children with hearing loss. The platform has therapist and parent/child modes that allow (1) the selection of high-quality, illustrated digital stories by a speech-language pathologist, parent, or child; (2) the modification of digital stories for a multitude of speech and language targets; and (3) the assignment of stories by a therapist to facilitate individualized speech and language goals. In addition, Hear Me Read makes the caregiver a core partner in engagement through functionality, whereby the caregiver can record video and audio of themselves to be played back by the child. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the user experience of the Hear Me Read app through a focus group study with caregivers and their children. METHODS: We recruited 16 participants (8 children with and without hearing loss and 8 caregivers) to participate in 1-hour focus groups. Caregivers and children interacted with the app and discussed their experiences through a semistructured group interview. We employed thematic analysis methods and analyzed the data. We used feedback from the focus group to improve the elements of the app for a larger clinical trial assessing the impact of the app on outcomes. RESULTS: We identified three themes: default needs, specific needs, and family needs. Participants found the app to be esthetically pleasing and easy to use. The findings of this study helped us to identify usability attributes and to amend app functionalities to best fit user needs. Caregivers and children appreciated the enhancements, such as highlighting of parts of speech and caregiver reading of video playback, which were made possible by the digital format. Participants expressed that the app could be used to enhance family reading sessions and family interaction. CONCLUSIONS: The findings from this focus group study are promising for the use of educational apps designed specifically for those with hearing loss who are pursuing listening and spoken language as a communication outcome. Further investigation is needed with larger sample sizes to understand the clinical impact on relevant language and literacy outcomes in this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetHearing Impairment and CommunicationTravaux en français237 207