自动车辆的记忆界面:为老年人设计可学习技术的新范式

自动驾驶界面与接管设计老年人友好技术设计汽车制造商与车辆设计师自动驾驶工程师与测试员老年护理人员

文献标题

Mentorable Interfaces for Automated Vehicles: A New Paradigm for Designing Learnable Technology for Older Adults

文献信息

  • 作者: Togtokhtur Batbold, Alessandro Soro, Ronald Schroeter
  • 发表会议: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’24)
  • 会议时间及地点: 2024年5月11日-16日,夏威夷火奴鲁鲁
  • DOI: 10.1145/3613904.3642390
  • 关键词: 老年用户, 自动驾驶汽车, 学习方法, 数字素养, 技术教育

研究背景与问题

  • 发现问题:

    • 老年人在学习新技术(特别是自动驾驶车辆的车载交互界面)方面面临挑战,其差异性学习风格和低自信心影响了技术的采纳率。
    • 当前的学习设计方法(如"learnability")主要关注独立的试错过程,不适合需要更多支持的老年用户。
    • 自动驾驶汽车(AVs)的普及要求老年用户具备较高的数字素养,而他们可能缺乏相关的培训与支持。
  • 重要性:

    • 随着全球人口老龄化趋势加剧,确保老年人在移动和技术使用方面的能力,能有效提升他们的生活质量和社会参与度。
    • 若缺乏学习机会,自动驾驶汽车对老年用户的潜在优势可能难以实现。
  • 研究动机:

    • 传统学习理论和设计方法未能充分考虑老年人的需求,需要探索包括社会支持与互动学习的新范式。
    • 本研究提出“mentorability”概念,通过强调外部支持和指导来优化老年用户学习技术的体验。

解决方案

  • 提出的方法:

    • 提出了一种名为“mentorability”的新框架,强调导师角色在设计可学习技术中的重要性。
    • 通过对8名年龄在60至81岁的老年用户的半结构化访谈,识别其学习偏好及面临的挑战,进而设计支持老年用户学习车载界面的概念框架。
  • 创新之处:

    • 将“learnability”原则扩展到“mentorability”,以便更全面地反映老年用户的学习需求。
    • 构建一个融合社会互动、支持网络和心理动机的多维模型,以指导未来技术的设计。
    • 提倡通过导师-学生关系(而非独立学习过程)来提升老年人使用技术的能力。
  • 实施步骤及关键技术:

    1. 采用上下文调查法(Contextual Inquiry),在参与者的个人车辆中进行访谈,分析其交互习惯及学习经验。
    2. 使用编码与主题分析(如亲和图法),提取访谈中的关键主题。
    3. 引入心理支持和技术支持模块,构建适配老年人学习风格的接口设计框架。

研究成果

  • 具体成果:

    • 识别出老年人在学习汽车界面时的若干偏好:
      • 更倾向于被动的指导学习(如由导师直接演示)而非自发的试错过程。
      • 偏爱口头讲解及多模态(视觉与听觉结合)的信息传递方式。
      • 表现出对可靠信息来源(如官方经销商或系统自带教程)的需求。
    • 提出“mentorability”框架,涵盖以下三大核心组件:
      1. 演变的导师角色: 强调导师对学习者经验、能力的评估与基于需求的支持。
      2. 心理支持: 解决学习新技术可能带来的低信心与内化年龄偏见。
      3. 技术支持: 针对不断发展的技术设计匹配老年人需求的演示与说明模式。
  • 与现有方法的比较和优势:

    • 与传统“learnability”相比,“mentorability”更倾向于融合技术与社交支持,契合老年人在学习方式上的社交和合作偏好。
    • 通过导师与学习者的动态关系,大幅度降低了技术接受初期的挫折感。
  • 实验或评估结果:

    • 基于访谈数据,研究表明具备互动功能的学习设计(如实时指导或多模态支持)有助于老年用户更快、更有效地掌握技术。
    • 老年用户通过与同辈或值得信赖的导师互动,可以克服技术障碍,建立学习信心。
  • 局限性与未来方向:

    • 局限性:
      • 样本数量较小,仅限于城市/城郊老年人群体,未能完全涵盖偏远地区的老年人。
      • 实验未在实际驾驶过程中进行,而是静态访谈。
    • 未来方向:
      • 扩展研究到更多样化的地域和背景,特别是农村地区。
      • 开展基于实际驾驶环境的自然场景实验。
      • 探讨虚拟导师(如通过增强现实或混合现实技术实现)的应用。

总结

本研究通过识别老年用户的学习偏好与障碍,提出了“mentorability”框架,强调导师在设计学习友好的技术中的价值。框架不仅对自动驾驶汽车界面设计提供了新视角,也为其他面向老年用户的技术应用设计与优化提供了指导。

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DOI: https://doi.org/10.1145/3613904.3642390
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来源
CHI
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年份
2024
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奖项
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作者
3 位作者
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研究子方向
自动驾驶界面与接管设计、老年人友好技术设计
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职业/产业
汽车制造商与车辆设计师、自动驾驶工程师与测试员、老年护理人员
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