Haptic-Driven Serious Card Games for Older Adults: User Preferences Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Haptic feedback technology is widely used, including in serious games. It is an additional sensory method that supplements audio and vision, provides a novel user experience through a physical control layer, and enhances the immersion of virtual reality, thereby improving the user's cognitive state while alleviating dependence on visual information. However, there is limited research on haptic feedback preferences for mobile serious card games designed for older adults. OBJECTIVE: The study aims to investigate older adults' preferences for haptic feedback in mobile serious card games. METHODS: This study recruited a total of 250 participants from Dangtu County, Anhui Province, China, with an average age of 64.78 (SD 4.23) years. A descriptive survey was conducted among older adults, structured questionnaires were distributed, and data were collected via the Wenjuanxing (Changsha Ranxing Information Technology Co Ltd) mobile app. Reliability and validity analyses were performed using SPSS (IBM Corp) software. The questionnaire investigated older adults' basic understanding of card games and serious games, the integration of card games with mobile devices, the potential impact of combining card games with haptic feedback technology, as well as suggestions and opinions. RESULTS: The results showed that 63.2% (158/250) of the older adults liked the slight haptic feedback mode, and 78.4% (196/250) of the participants believed that combining haptic feedback technology with mobile card games would help improve cognitive abilities. The study found that 73.6% (184/250) of the older adults believed that this technology could reduce their reliance on visual information. This confirms that the combination of serious card games and haptic feedback can alleviate sensory impairments in older adults. Qualitative analysis revealed the potential of haptic feedback to reduce visual fatigue and provide an engaging cognitive training experience. CONCLUSIONS: Older adults have shown great interest in incorporating haptic feedback into mobile serious card games, believing that this could enhance their cognitive abilities while reducing their reliance on visual information. However, limitations include sample size and geographic restrictions, differences in digital literacy, self-reported data, and lack of longitudinal assessment. Longitudinal studies are recommended to evaluate the long-term effects of mobile serious card games with haptic feedback on cognitive abilities. Such investigations could provide valuable insights for game developers, rehabilitation institutions, and the development of cognitive training tools for older adults.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».