Co-development of a configuration interface for the COOK cognitive orthosis for meal preparation: a human-centered design study with occupational therapists
Notice bibliographique
Résumé
People who sustain a traumatic brain injury can benefit from the use of assistive technologies for cognition, like the Cognitive Orthosis for coOKing (COOK). However, such tools may require personalization for effective use. Although COOK includes multiple personalization options, occupational therapists face challenges with understanding how to configure it due to its complexity and their lack of training. This study thus aimed to: (a) Co-develop a configuration interface that could provide a better User eXperience (UX) for occupational therapists when configuring COOK; and (b) Document the anticipated UX of a mock-up of the configuration interface. First, a mock-up of COOK's configuration interface, named Config My COOK, was co-developed. Second, a qualitative descriptive research design was used to explore the perspective of occupational therapists from Quebec and Ontario using six online focus groups involving 15 participants. Inductive thematic analysis was conducted. Occupational therapists highlighted three features that had the potential to enhance UX, like the appealing look and perceived intuitivity of the configuration interface, support offered by the interface, and access to features to personalize COOK to clients' needs. However, four features had the potential to lessen it, including anticipated training requirements, time required for the configuration process, data confidentiality, and anticipated complexity of interacting with the interface. To counteract these obstacles, occupational therapists identified improvement suggestions which could be completed in the prototype phase. The human-centered design approach enabled us to design a configuration interface to personalize COOK to specific clients' needs, and document its mock-up's anticipated UX with occupational therapists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».