Improving the learnability of mobile devices for older adults
Notice bibliographique
Résumé
Mobile computing devices, such as smart phones, offer benefits that may be especially valuable to older adults (age 65+). However older adults have been shown to have difficulty learning to use these devices, which is a barrier for technology adoption. The main goal of the research reported in this dissertation was to investigate three promising design approaches – increasing the interpretability of graphical icons, incorporating a multi-layered interface, and augmenting the mobile device’s display – to determine whether each can improve the learnability of mobile devices for older adults. We involved both older and younger adults in our studies to uncover benefits unique to older adults. In our investigation of graphical icons, we conducted an experiment to determine which icon characteristics affect initial icon interpretability for older adults. We found that icon interpretability can be improved for older adults by reducing the semantic distance between the objects depicted in the icon and the icon’s function, and by labelling icons. In our investigation of multi-layered interfaces, we prototyped a two-layer smart phone address book and conducted an experiment to assess its learnability over four learning phases. We found that the multi-layered interface, compared to a non-layered full-functionality control interface, provided greater benefits for older participants than for younger participants in terms of faster task completion times during initial learning, lower perceived interface complexity, and greater interface preference for learning. In our investigation of augmenting a mobile device display with a larger display to help older adults learn new devices, we conducted a comprehensive survey of older adults’ learning needs and preferences. Based on the survey findings, we designed and prototyped Help Kiosk, an augmented display system for helping older adults to learn to use a smart phone. An informal evaluation found preliminary evidence that Help Kiosk may be able to assist older adults in performing new mobile phone tasks. Through these three investigations, our research identified and validated design approaches that researchers and developers can use to improve the learnability of mobile devices for older adults, which should increase the chances of technology adoption.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».