Hodnocení různých vizuálních organizací na klávesnici u lidí se složitým senzorimotorickým postižením (SK4All)

Informační a komunikační technologie (IKT) zaujímají stále důležitější místo v našem každodenním životě (Credoc, 2021). Podobně pro obecnou populaci čelí těmto informačním a komunikačním technologiím, lidé se senzorimotorickým postižením chtějí a mohou si nárokovat socioprofesionální integraci, přístup ke znalostem prostřednictvím integrace školy usnadněné internetem, přístup k volnočasovým činnostem a sociální účasti (Folan et al., 2015) (Picard, 2007) (Angelo et al., 2007) (Cornes a Bochel, 1987). Informační a komunikační technologie jsou proto nezbytné pro lidi se senzorimotorickým postižením a obnovení této komunikace je zásadní.

Pokud jde o přístup k digitálním nástrojům, mají lidé se senzorimotorickým postižením potíže s přístupem k polohovacímu zařízení (pohyb kurzoru myši, ale také různá kliknutí) a vstupní text (přístup ke standardní klávesnici). Mnoho asistenčních zařízení existuje v závislosti na postižení a schopnostech lidí, ale také na jejich životních návycích, environmentálních omezeních a očekávaném využití počítačového nástroje (Lopresti a Brienza, 2004) (DeVries et al., 1998) (Yu-Luen Chen et al., 2003) (Y.-L. Chen a kol., 2003) (Biard a kol., 2011).

U lidí se složitým senzorimotorickým postižením však, když je možné jen málo funkčních pohybů, je preferován skenovací přístup na vizuální klávesnici. V této fázi jsou pohyb kurzoru myši, kliknutí na myši a textový vstup seskupeni pod stejným rozhraním (vizuální klávesnice) ovládaným jedním nebo dvěma přepínači. Vizuální klávesnice představuje písmena, šipky pro směr kurzoru myši a různá kliknutí (obrázek 1).

V AIMS na zvýšení rychlosti vstupu textu lidí několik studií ukázalo, že přidání lingvistických predikčních modulů (slov nebo postav) by teoreticky zrychlil vstupní text (Schadle & Poirier, 2004) (Trnka et al., 2007):

Predikce slova (nebo dokončení) umožňuje navrhnout slova nebo dokončení za účelem snížení počtu zadaných znaků. Snížením vstupu některých znaků by měla být rychlost vstupu textu teoreticky zvýšena. Ve skutečnosti tomu tak nemusí být nutně (Raynal & Badr, 2022) (Pouplin et al., 2014).

Predikce znaku přeskupuje rozložení znaků po každém vstupu, podle pravděpodobnosti, že každý z nich je vybrán. Tímto způsobem se nejpravděpodobnější postava stane ten, který lze přistupovat nejrychleji, s nejmenším skenováním. Ukázalo se, že v případě směřovací klávesnice tato predikce neuspokojuje uživatele více než predikci slov (Mackenzie, 2008). Nicméně pro skenování klávesnic, které nás zde zajímají, i když existuje jen málo studií se skutečnými uživateli, vidíme, že v některých případech se zdá, že predikce postavy se zdá být zajímavá (Pouplin et al., 2014). Hlavní nevýhodou predikce znaků je však to, že má za následek dynamické zobrazení klávesnice. Ve skutečnosti se zdá, že integrace predikce charakteru probíhá téměř stejným způsobem od jedné studie k druhé, což znamená reorganizaci postavy, a tedy i celého displeje. To zabraňuje jakémukoli zapamatování rozložení znaků pro uživatele, a tedy určité množství učení.

Proto navrhujeme integrovat predikci znaků a zároveň udržovat displej co nejstatořejší.