An mHealth App (Speech Banana) for Auditory Training: App Design and Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the growing adult population using electronic hearing devices such as cochlear implants or hearing aids, there is an increasing worldwide need for auditory training (AT) to promote optimal device use. However, financial resources and scheduling conflicts make clinical AT infeasible. OBJECTIVE: To address this gap between need and accessibility, we primarily aimed to develop a mobile health (mHealth) app called Speech Banana for AT. The app would be substantially more affordable and portable than clinical AT; would deliver a validated training model that is reflective of modern techniques; and would track users' progress in speech comprehension, providing greater continuity between periodic in-person visits. To improve international availability, our secondary aim was to implement the English language training model into Korean as a proof of concept for worldwide usability. METHODS: A problem- and objective-centered Design Science Research Methodology approach was adopted to develop the Speech Banana app. A review of previous literature and computer-based learning programs outlined current AT gaps, whereas interviews with speech pathologists and users clarified the features that were addressed in the app. Past and present users were invited to evaluate the app via community forums and the System Usability Scale. RESULTS: Speech Banana has been implemented in English and Korean languages for iPad and web use. The app comprises 38 lessons, which include analytic exercises pairing visual and auditory stimuli, and synthetic quizzes presenting auditory stimuli only. During quizzes, users type the sentence heard, and the app provides visual feedback on performance. Users may select a male or female speaker and the volume of background noise, allowing for training with a range of frequencies and signal-to-noise ratios. There were more than 3200 downloads of the English iPad app and almost 100 downloads of the Korean app; more than 100 users registered for the web apps. The English app received a System Usability Scale rating of "good" from 6 users, and the Korean app received a rating of "OK" from 16 users. CONCLUSIONS: Speech Banana offers AT accessibility with a validated curriculum, allowing users to develop speech comprehension skills with the aid of a mobile device. This mHealth app holds potential as a supplement to clinical AT, particularly in this era of global telemedicine.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».