自己动手做AAC：与失语症患者共同设计用户可编程AI通信工具

文献标题

Do-It-Yourself AAC: Co-Designing User-Programmable AI Communication Tools with People with Aphasia

出版信息

• 主题领域: 面向失语症患者的可访问的人工智能驱动通信工具
• 关键词: 失语症, AAC, 生成式人工智能, 终端用户编程, 共创设计, 可访问性, 可视化编程, 实物界面, 参与式设计, 通信技术

背景与问题

• 问题/挑战: 现有的面向失语症患者（PWA）的AAC工具难以定制，通常无法满足多样化的个人通信需求。生成式人工智能具有个性化的潜力，但当前系统对PWA来说不可访问或难以适应。
• 重要性: 解决这一差距可以使PWA能够创建个性化的通信工具，从而改善他们的交流能力和生活质量。
• 动机与相关研究: 之前的研究探讨了AAC技术、用于通信的生成式人工智能以及终端用户编程，但鲜有研究关注如何使这些技术对PWA可访问。本论文旨在通过实物编程使PWA能够设计自己的人工智能驱动通信工具，从而弥合这一差距。

解决方案

• 提出的方法: 使用基于实物的可视化用户编程方法，让PWA创建个性化的人工智能驱动通信工具。
• 创新点:
  1. 引入了实物编程模块，作为一种可访问的媒介，使PWA能够设计AI增强的通信工具。
  2. 通过共创设计工作坊探索PWA如何设想并创建满足其通信需求的定制工具。
  3. 展示了可视化编程如何作为参与式设计中表达技术需求的支架。
• 过程与关键技术:
  • 对8名PWA进行半结构化访谈，以了解他们的通信需求及对生成式人工智能的看法。
  • 举办线下共创设计工作坊，参与者使用实物代码模块创建针对其现实通信场景的假设AI程序。
  • 使用主题分析法分析参与者创建的程序及反馈。

结果

• 具体发现:
  • 所有参与者均成功使用实物代码模块创建了假设程序，涵盖医生问诊、杂货购物和教学等场景。
  • 参与者认可AI功能如句子建议和语法纠正，但对基于图像的功能偏好各异。
  • 实物编程模块减少了语言障碍，使PWA能够有效表达需求。
• 相较基线的优势:
  • 与传统的固定式AAC工具不同，所提出的方法允许个性化和灵活性，能够满足PWA的多样化需求。
  • 实物编程提供了一种语言密集型设计方法的可访问替代方案。
• 实验/评估:
  • 参与者包括8名轻度至中度失语症患者，从当地支持小组招募。
  • 两部分研究：虚拟访谈（第一阶段）和线下共创设计工作坊（第二阶段）。
  • 评估重点包括参与者创建程序的能力、对AI功能的看法以及编程方法的可访问性。
• 局限性与未来工作:
  • 样本量有限，且集中于轻度至中度失语症患者。
  • 未来工作应优化编程框架，涵盖更广泛的失语症患者群体，并探索用户可编程AAC系统的实际应用。

总结

本研究提出了一种基于实物模块的编程方法，使失语症患者（PWA）能够创建个性化的人工智能驱动通信工具。通过对8名参与者的半结构化访谈和共创设计工作坊，研究强调了可视化编程如何作为表达技术需求的可访问支架。参与者成功创建了针对其通信挑战的假设程序，展示了用户可编程AAC在增强个性化和自主性方面的潜力。研究结果突出了参与式设计中可访问性的重要性，并表明实物编程可以使AI增强的通信工具更适应PWA的需求。未来工作应扩展框架并研究其在实际AAC系统中的应用。